0:00.000–0:00.920
enOK
0:00.920–0:11.600
auto接下来我们就以项目实战的方式啊
0:11.600–0:13.340
auto带大家基于Codex
0:13.340–0:17.420
auto全流程的去开发一个RAG智能客服系统
0:17.420–0:20.060
auto那首先给大家演示一下这个系统
0:20.060–0:21.340
auto它的一个功能
0:21.340–0:24.840
auto那就是一个比较简单的一个对话页面啊
0:24.840–0:25.900
auto那么首先的话
0:25.900–0:28.480
auto比如说大家公司内部有一些
0:28.480–0:30.340
auto行业的一些知识库
0:30.340–0:32.700
auto比如说是做这个电商的啊
0:32.700–0:34.640
auto或者是传统的像银行呀
0:34.640–0:35.600
auto政务啊
0:35.600–0:37.460
auto各种各样的这个行业是吧
0:37.460–0:40.260
auto那比如说我们有一些知识库啊
0:40.260–0:41.600
auto假设大家的这个
0:41.600–0:44.040
auto是做这个银行客服的
0:44.040–0:45.880
auto那这个里面比如说我们有一些
0:45.880–0:47.400
auto常见的问题
0:47.400–0:51.480
auto比如说哎这个查询一些这个余额呀
0:51.480–0:53.160
auto什么修改账号密码呀
0:53.160–0:55.620
auto就是这种常见的一些问题等等的啊
0:55.620–0:57.920
auto好那就是这么一个知识库
0:57.920–0:59.160
auto那现在的话
0:59.160–1:00.700
auto就是我们内部啊
1:00.700–1:02.000
auto要把这些知识库的话
1:02.000–1:03.820
auto做一个整合
1:03.820–1:06.980
auto然后到我们的这个客服系统里面去
1:06.980–1:08.840
auto因为以前的这个AI的话
1:08.840–1:12.020
auto其实他去回答问题的时候啊
1:12.020–1:13.220
auto如果说他没有参考
1:13.220–1:15.120
auto公司内部的一些知识库的话
1:15.120–1:16.900
auto他回答的问题的话
1:16.900–1:17.880
auto就不是特别专业
1:17.880–1:18.900
auto所以现在的话
1:18.900–1:21.560
auto我们要做一个这个基于RAG啊
1:21.560–1:22.260
autoRAG的话
1:22.260–1:25.160
auto全称叫做检索增强生成
1:25.160–1:26.040
auto也就是说
1:26.040–1:28.800
auto我们这个以前AI生成内容的话
1:28.800–1:32.480
auto都是根据这个AI自己训练的啊
1:32.480–1:33.080
auto像大模型
1:33.080–1:33.820
auto他训练一些
1:33.820–1:35.160
auto预训练的一些数据
1:35.160–1:36.460
auto然后去生成的
1:36.460–1:38.520
auto所以说他给你的一个结果的话
1:38.520–1:41.300
auto他肯定是一些比较通用的一些结果
1:41.300–1:43.020
auto不是属于我们这个公司
1:43.020–1:44.640
auto某个行业特定的一个回答
1:44.640–1:47.620
auto他可能就有那种普世性
1:47.620–1:49.240
auto但是的话不是特别专业
1:49.240–1:52.280
auto所以我们既然内部有一些知识库文档的话
1:52.280–1:53.960
auto我们现在想提供给AI
1:53.960–1:55.040
auto但是呢
1:55.040–1:57.340
auto我们又不想去做这个预训练跟微调
1:57.340–1:58.960
auto因为那个成本比较高是吧
1:58.960–2:01.680
auto所以说业界的话就有一种解决方案叫RAG
2:01.680–2:05.380
auto你可以理解就是给这个AI挂了一个知识库
2:05.380–2:08.320
auto就相当于你在学习的时候
2:08.320–2:11.360
auto你可以去图书馆里面去查一些这个书籍
2:11.360–2:13.120
auto然后去写一些文章
2:13.120–2:14.840
auto这样的话你就会做一个参考
2:14.840–2:17.960
auto那么AI有了这个参考之后的话
2:17.960–2:21.760
auto他帮你去生成这个答案的时候
2:21.760–2:25.200
auto他就会参考里面的一些核心观点
2:25.200–2:26.740
auto然后去做一些总结回答
2:26.740–2:29.100
auto比如说我们现在问他一个问题啊
2:29.100–2:31.800
auto如果说我们没有做一个这个
2:31.800–2:34.400
autoRAG系统的一个整合的话
2:34.400–2:36.940
auto那么他你去问这个问题的话
2:36.940–2:39.540
auto他可能就给你一个啊
2:39.540–2:41.220
auto他可能你问的都不是这个
2:41.220–2:43.680
auto这个银行这个行业的是吧
2:43.680–2:44.740
auto他不是金融行业的
2:44.740–2:46.600
auto他可能是其他行业的答案就给你了
2:46.600–2:47.720
auto但是如果说
2:47.720–2:51.240
auto你给他做了一个知识库的一个整合的话
2:51.240–2:52.680
auto那大家就会看到啊
2:52.680–2:55.740
auto他会调用我们的这个银行的这个知识库
2:55.740–2:57.220
auto进行一个查询啊
2:57.220–2:58.020
auto大家看啊
2:58.020–3:01.040
auto这个是他的一个知识的一个检索结果啊
3:01.040–3:03.420
auto但这个里面这里展示有点问题
3:03.420–3:04.520
auto我们重新来问一下
3:04.520–3:07.000
auto就是有了这个结果之后的话
3:07.000–3:09.820
auto他其实就会跟你去什么呢
3:09.820–3:12.440
auto做一个向量的数据库的一个
3:12.440–3:14.020
auto这个相似度的一个检索
3:14.020–3:15.780
auto那么检索完之后啊
3:15.780–3:18.500
auto你看这个就是我们知识库检索的一个结果
3:18.500–3:18.780
auto是吧
3:18.780–3:19.980
auto那这个结果的话
3:19.980–3:21.600
auto其实就是在这个里面啊
3:21.600–3:23.380
auto我们这个知识库文档
3:23.380–3:26.880
auto这个文档的话是存放到了这个向量数据库里面
3:26.880–3:28.280
auto那么这个向量数据库的话
3:28.280–3:29.960
auto它是根据这段话
3:29.960–3:32.100
auto然后做一个向量的相似度匹配
3:32.100–3:33.540
auto匹配完了之后的话
3:33.540–3:37.180
auto再去做一个这个内容的一个生成
3:37.180–3:39.860
auto所以说这个里面的话
3:39.860–3:41.240
auto其实就是啊
3:41.240–3:43.580
auto我们首先要对这个文档做一个向量化
3:43.580–3:45.120
auto做完向量化之后的话
3:45.120–3:46.640
auto把它存在到向量数据库里面去
3:46.640–3:48.520
auto然后当用户提问题的时候
3:48.520–3:50.920
auto我们要用这个agent
3:50.920–3:54.380
auto那本次我们的这个agent实现的话
3:54.380–3:55.620
auto是基于一个框架
3:55.620–3:57.380
auto叫做这个 LangGraph
3:57.380–3:59.640
auto然后并且还有一些 LangChain 的一些库
3:59.640–4:02.940
auto这个是我们的一个基础的一个框架
4:02.940–4:05.640
auto那整个相当于我们就基于 LangGraph
4:05.640–4:07.100
auto去实现一个agent的应用
4:07.100–4:09.940
auto让他去做一个知识库的一个检索
4:09.940–4:11.700
auto然后检索完之后的话
4:11.700–4:15.240
auto相当于做一个这个向量相似度的匹配
4:15.240–4:16.220
auto匹配完之后
4:16.220–4:18.000
auto再把这些个内容
4:18.000–4:19.320
auto拼装成提示词
4:19.320–4:21.560
auto丢给这个大模型
4:21.560–4:23.060
auto然后总结性的做一个回答
4:23.060–4:25.040
auto所以大家问这些专业问题的时候
4:25.040–4:26.120
auto你会发现
4:26.120–4:27.660
auto他的这些回答的话
4:27.660–4:28.800
auto是非常准确的
4:28.800–4:30.500
auto因为他做了这个
4:30.500–4:31.740
auto相似度的一个匹配
4:31.740–4:32.980
auto比如说你问的这个
4:32.980–4:34.660
auto网上银行是吧
4:34.660–4:36.440
auto你看这个里面
4:36.440–4:39.360
auto他就基本上是参考这个回答的
4:39.360–4:41.160
auto所以这个答案会比较精准
4:41.160–4:42.920
auto这就是我们要做的一个
4:42.920–4:46.120
autoAI的一个智能客服的这么一个系统
4:46.120–4:48.280
auto所以这个系统的一个关键点的话
4:48.280–4:50.280
auto其实就是基于这个RUG的一个系统
4:50.280–4:52.680
auto目前来说啊
4:52.680–4:54.700
auto只要是涉及到智能客服系统
4:54.700–4:57.080
auto你要追求这个答案的准确性的话
4:57.080–5:00.480
auto基本上都是基于RUG的这个方案去做的
5:00.480–5:03.580
auto那如果说你有这个模型微调
5:03.580–5:05.220
auto渲电的这个条件的话
5:05.220–5:06.740
auto用微调去做的也有
5:06.740–5:09.860
auto但是像大部分场景啊
5:09.860–5:10.920
auto为了节省成本的话
5:10.920–5:13.720
auto其实都是基于Rug的这个模式去做的
5:13.720–5:16.100
auto所以说我们现在要明确一个需求
5:16.100–5:19.020
auto我们要做一个这个银行的智能客服系统
5:19.020–5:21.360
auto然后当用户在提问里面
5:21.360–5:23.480
auto比如说我们如何去查学那个余额是吧
5:23.480–5:25.560
auto那么这个系统的话
5:25.560–5:27.360
auto就要做如下几件事情
5:27.360–5:28.420
auto首先的话
5:28.420–5:30.340
auto他从这个行业知识库里面
5:30.340–5:31.620
auto就这个行业知识库里面
5:31.620–5:32.940
auto去做一个检索
5:32.940–5:33.920
auto这个知识库的话
5:33.920–5:35.000
auto咱们自己可以新增
5:35.000–5:36.760
auto就是我们在这个里面
5:36.760–5:38.780
auto我们可以选用OpenAI的这个
5:38.780–5:39.920
autoEmbedding模型是吧
5:39.920–5:41.780
auto做一个向量化存储啊
5:41.780–5:43.680
auto就是做一个这个向量化的一个转化
5:43.680–5:45.080
auto把它转换成embedding
5:45.080–5:46.980
auto它的一些这个向量坐标
5:46.980–5:48.320
auto然后向量数据库的话
5:48.320–5:49.800
auto我们这里用的是Chroma啊
5:49.800–5:51.040
auto这是我们啊
5:51.040–5:52.840
auto有一个新增知识库啊
5:52.840–5:54.060
auto因为我们要做一个私有化嘛
5:54.060–5:55.400
auto所以我们要创建一个知识库
5:55.400–6:02.460
auto所以这个首先这个系统就得从行业知识库里面去检索最相关的一些内容
6:02.460–6:08.400
auto然后的话让大模型基于检索到的内容去生成有依据的这个回答啊
6:08.400–6:11.980
auto就是我不能说让AI就直接去回答了
6:11.980–6:12.220
auto是吧
6:12.220–6:13.580
auto你要把检索的内容
6:13.580–6:17.240
auto组装成提示词丢给这个AI
6:17.240–6:19.420
auto然后再去做内容的一个生成
6:19.420–6:21.640
auto并且界面上的话
6:21.640–6:23.060
auto我们要做一个流式回答
6:23.060–6:24.540
auto流式回答什么意思啊
6:24.540–6:26.300
auto就比如说你问他一个问题的话
6:26.300–6:29.120
auto这里是一个字一个字蹦出
6:29.120–6:31.400
auto就是这种打字机的这种效果
6:31.400–6:32.700
auto但是这里面的话
6:32.700–6:36.180
auto我们这里是一次性输出出来的
6:36.180–6:38.040
auto所以我们其实可以改进一下
6:38.040–6:39.820
auto把它做一个流式的回答啊
6:39.820–6:40.660
auto这里有一个参数
6:40.660–6:43.060
auto把它做成一个流式调用就可以了
6:43.060–6:44.380
auto所以说啊
6:44.380–6:45.660
auto整个一个过程的话
6:45.660–6:47.060
auto其实很简单啊
6:47.060–6:49.680
auto就是做一个知识库的一个检索匹配
6:49.680–6:52.520
auto然后把拿到的一个结果
6:52.520–6:54.080
auto去丢给这个大模型
6:54.080–6:54.940
auto然后的话
6:54.940–6:58.160
auto再去做一个流式的一个回答啊
6:58.160–6:59.780
auto虽然这个步骤很简单
6:59.780–7:01.720
auto但是我们实现的这个逻辑的话
7:01.720–7:03.760
auto还是稍微有点复杂的啊
7:03.760–7:04.320
auto那首先的话
7:04.320–7:05.360
auto我会给大家讲一下
7:05.360–7:07.040
auto这个最终的一个架构啊
7:07.040–7:10.240
auto然后我们等一下就会带大家去基于Codex
7:10.240–7:12.920
auto从零到一去搭建这么一个项目啊
7:12.920–7:14.200
auto因为现在啊
7:14.200–7:16.880
auto我们有了这个Codex之后啊
7:16.880–7:19.100
auto这个我们去开发项目的效率会很高
7:19.100–7:22.220
auto所以说我们让他把这个架构啊
7:22.220–7:24.340
auto或者说我们自己把架构做出来之后
7:24.340–7:26.580
auto然后你让他去回答的话啊
7:26.580–7:27.580
auto去去执行的话
7:27.580–7:31.220
auto其实这个开发起来效率就会很高
7:31.220–7:35.380
auto那这个是我之前做的一个这个事例啊
7:35.380–7:37.260
auto就我之前已经把这个项目写出来了
7:37.260–7:39.480
auto那么这里面的话
7:39.480–7:40.420
auto我们就给大家看一下
7:40.420–7:41.740
auto我们这个架构的一个设计
7:41.740–7:42.720
auto首先的话
7:42.720–7:44.240
auto我们整个前端页面啊
7:44.240–7:45.960
auto这个前端页面是基于一个叫
7:45.960–7:48.240
autoStreamlit的一个库去实现的
7:48.240–7:49.540
auto那么这个库的话
7:49.540–7:52.380
auto就是一个python前端开发的一个库啊
7:52.380–7:54.780
auto非常方便做一些python的
7:54.780–7:56.700
auto这种前端页面的一个展示啊
7:56.700–7:56.940
auto是吧
7:56.940–7:58.460
auto比如说做一个聊天的这种界面
7:58.460–8:00.380
auto它的空间非常丰富啊
8:00.380–8:01.720
auto所以我们整个的话
8:01.720–8:03.040
auto是基于了这个框架
8:03.040–8:04.600
auto去做了一个前端应用啊
8:04.600–8:05.169
auto好
8:05.169–8:07.069
auto然后包括侧边栏啊
8:07.069–8:08.169
auto还有这个logo是吧
8:08.169–8:09.029
auto你看这个侧边栏
8:09.029–8:10.329
auto我们可以隐藏跟展示
8:10.329–8:12.689
auto就是一个多页面的这么一个导航
8:12.689–8:13.769
auto对话加设置
8:13.769–8:17.389
auto然后我们的这个智能客服对话啊
8:17.389–8:19.689
auto就是Rog这一块的一个核心技术的话
8:19.689–8:21.569
auto是基于Long Graph去实现的
8:21.569–8:22.189
enLong Graph
8:22.189–8:24.629
auto大家应该都有听说过
8:24.629–8:25.909
auto大家可能听说过Long Chain
8:25.909–8:27.049
autoLong Chain的话
8:27.049–8:30.589
auto是目前做AI制整体应用开发的一个框架
8:30.589–8:30.889
auto是吧
8:30.889–8:35.109
auto就是我们可以做一些AI应用
8:35.109–8:35.449
auto是吧
8:35.449–8:36.549
auto不光光是制整体
8:36.549–8:38.309
auto它可以做很多AI应用
8:38.309–8:40.289
auto但是它主要还是做制整体
8:40.289–8:42.029
auto那么Long Graph的话
8:42.029–8:44.409
auto它就专门是做一些复杂的制整体
8:44.409–8:46.489
auto它是一种工作流的这种方式
8:46.489–8:47.909
auto叫这个流程
8:47.909–8:48.229
auto是吧
8:48.229–8:49.589
auto就是这种图形制的
8:49.589–8:52.009
auto就是面向这个图形式的啊
8:52.009–8:53.029
auto流程式的这种
8:53.029–8:55.509
auto多智能体的这种代理啊
8:55.509–8:56.209
auto这种场景啊
8:56.209–8:58.269
auto就是比较企业级的这种复杂的
8:58.269–9:00.589
autoagent的这种开发啊
9:00.589–9:02.689
auto这种多智能体开发
9:02.689–9:04.869
auto目前一般是基于Langgraph去做的
9:04.869–9:06.689
auto是一个非常成熟的一个框架
9:06.689–9:10.509
auto所以我们要基于Langgraph
9:10.509–9:12.569
auto去实现整个Rug的一个核心流程
9:12.569–9:16.609
auto然后包括一些这个行业的一些知识库啊
9:16.609–9:18.289
auto比如说我们要做一些这个
9:18.289–9:20.529
auto上传切分
9:20.529–9:21.209
auto下量化
9:21.209–9:21.589
auto是吧
9:21.589–9:23.669
auto那对应到我们这个工作里面
9:23.669–9:25.809
auto我们现在要上传这个下量数据库
9:25.809–9:26.489
auto是吧
9:26.489–9:29.889
auto就是文档上传上传这个知识库
9:29.889–9:31.229
auto新增一个知识库
9:31.229–9:32.649
auto然后去给他做一些处理
9:32.649–9:35.089
auto然后的话就是
9:35.089–9:36.369
auto还要做切分
9:36.369–9:37.909
auto比如说你这个文件很大
9:37.909–9:38.649
auto你有一兆
9:38.649–9:40.149
auto那我们不能直接说
9:40.149–9:41.449
auto称到向量数据库里去了
9:41.449–9:43.049
auto因为你把这个一兆的文件
9:43.049–9:44.609
auto直接给他转化成向量的话
9:44.609–9:46.969
auto首先这个上下文可能会超
9:46.969–9:47.309
auto是吧
9:47.309–9:48.849
auto那有些啊
9:48.849–9:50.409
auto那个模型
9:50.409–9:51.929
auto它不只是这么大的一个上下文
9:51.929–9:53.989
auto那这里就会涉及到一个切分的问题
9:53.989–9:55.089
auto啊
9:55.089–9:55.969
auto就是一个切分策略
9:55.969–9:58.609
auto比如说我这么大的一个文档啊
9:58.609–9:59.969
auto应该怎么来切分
9:59.969–10:01.709
auto是按这个段落来切
10:01.709–10:02.649
auto换行来切
10:02.649–10:03.649
auto还是怎么样来切
10:03.649–10:07.409
auto这个都是有这个对应的一个策略的
10:07.409–10:08.729
auto包括做一些向量化
10:08.729–10:09.089
auto是吧
10:09.089–10:12.709
auto这个整个是我们有一套成熟的一个方案啊
10:12.709–10:13.729
auto然后这个
10:13.729–10:16.669
auto然后就是检索是吧
10:17.309–10:20.289
auto检索我们这里可以给它封做一个工具啊
10:20.289–10:23.369
auto这个工具的话主要就是做用来做 RAG 的一个检索的
10:23.369–10:26.969
auto那这里面我们相当于是共用了向量数据库啊
10:26.969–10:29.789
auto就是我们定义了一个向量数据库啊
10:29.789–10:32.909
auto然后我们不管是存储也好还是检索也好
10:32.909–10:34.409
auto都要用到这个向量数据库
10:34.409–10:36.729
auto所以这里面是一个公共的一个模块
10:36.729–10:41.349
auto然后包括我们还要去做一些这个模型的一个调用是吧
10:41.349–10:47.289
auto那这里面的模型我默认用的是OpenAI的这个GPT4O的这么一个模型啊
10:47.309–10:49.569
auto当然大家你也可以选择其他模型
10:49.569–10:51.949
auto用DeepSeek或者是本地部署模型
10:51.949–10:53.689
auto或者千问都是OK的
10:53.689–10:57.969
auto关键是看大家就是你目前有哪些模型
10:57.969–10:59.869
auto你可以自由的去选择
10:59.869–11:03.209
auto只是说你如果用的是千问的一个模型的话
11:03.209–11:04.689
auto那可能有一些这个参数
11:04.689–11:05.789
auto可能就要做一些调整
11:05.789–11:07.889
auto我这里用的是OpenAI的这个模型
11:07.889–11:11.809
auto然后包括我们还可以去用一些这个
11:11.809–11:13.409
autoembedding是吧
11:13.409–11:14.709
auto他会用一些工具类
11:14.709–11:18.909
auto所以我们这里面要写一个这个工具的这么一个啊
11:18.909–11:19.869
auto这个脚本是吧
11:19.869–11:21.229
auto这个脚本啊
11:21.229–11:24.049
auto主要是就是用来去做一些模型的一些接入的
11:24.049–11:25.889
auto比如说调接口啊等等啊
11:25.889–11:27.909
auto那向量数据库我们用的是Chroma啊
11:27.909–11:30.909
auto这个是底层的一个向量数据库存储啊
11:30.909–11:32.369
auto然后embedding啊
11:32.369–11:38.129
auto就是比如说将我们的文本转化成这个向量坐标啊
11:38.129–11:39.109
auto我们用的是embedding
11:39.109–11:40.849
auto然后做了这个chart
11:40.849–11:44.329
auto就整个是用OpenAI的这个embedding
11:44.329–11:45.549
auto这个模型去实验的
11:45.549–11:47.129
auto所以这里给他梳理一下
11:47.129–11:49.729
auto我们目前核心的一个技术栈有哪些啊
11:49.729–11:50.989
auto首先是Streamlit
11:50.989–11:52.289
autoStreamlit的话
11:52.289–11:56.169
auto是一个前端的一个快速开发的一个库啊
11:56.169–11:57.349
auto那这个库的话
11:57.349–11:59.309
auto大家你也可以自己去搜一下
11:59.309–12:02.169
auto比如说你去可以去看到啊
12:02.169–12:02.689
enStreamlit
12:02.689–12:04.989
auto这个它是一个你看
12:04.989–12:08.909
auto一个快速的这么一个做前端页面的啊
12:08.909–12:10.009
auto就做各种应用的
12:10.009–12:12.569
auto它的这个语法的话非常简单啊
12:12.569–12:17.529
auto大家目前基本上你可以用AI去做各种各样的一些前端是吧
12:17.529–12:21.789
auto然后你看他可以做出比较好的一些效果出来
12:21.789–12:27.749
auto所以大家你如果整个这个RAG系统是基于Python去开发的话
12:27.749–12:29.549
auto那你其实可以什么呢
12:29.549–12:30.709
auto前端你可以
12:30.709–12:36.089
auto因为我们专业的前端可能还是用这个Node.js那一套嘛
12:36.089–12:37.769
auto是吧我们React Vue
12:37.769–12:40.249
auto但是你如果想快速去构建一个
12:40.249–12:42.949
auto标准的外部交付页面的话
12:42.949–12:45.389
auto说白了就是这个给自己测试演示的话
12:45.389–12:46.609
auto你用Streamlit
12:46.609–12:48.729
auto肯定是没什么问题的
12:48.729–12:50.089
auto所以这个主要目标
12:50.089–12:51.669
auto它就是要做快速构建
12:51.669–12:55.549
auto所以目前市面上一些python的这种项目的话
12:55.549–12:56.249
auto前端的话
12:56.249–12:58.609
auto做演示用的话
12:58.609–13:00.869
auto基本上都是基于这个Streamlit
13:00.869–13:03.569
auto你像有一些大模型的一些训练
13:03.569–13:04.729
auto部署是吧
13:04.729–13:06.469
auto那个操作的界面的话
13:06.469–13:08.929
auto很多都是基于Streamlit去用
13:08.929–13:12.149
auto因为他非常方便做快速去做一些外部页面
13:12.149–13:15.109
auto然后LangChain他要做的一个事情
13:15.109–13:18.009
autoLangChain的话大家也可以去了解一下
13:18.009–13:20.009
auto如果说你没接触过的话
13:20.009–13:21.049
auto你可以去搜一下
13:21.049–13:24.069
auto那么这个LangChain的话
13:24.069–13:25.789
auto主要就是我们可以看到
13:25.789–13:27.349
auto他这个里面的话
13:27.349–13:29.929
auto他是目前来说
13:29.929–13:32.149
auto做一些AI智能体应用开发
13:32.149–13:34.649
auto他是比较推荐的一个框架
13:34.649–13:38.369
auto那这个他的一个迭代速度的话也非常快啊
13:38.369–13:41.049
auto我们可以看到他的功能其实也非常强大
13:41.049–13:43.229
auto可以做各种这个智能体的一个应用
13:43.229–13:46.229
auto然后LangGraph的话啊
13:46.229–13:48.769
auto就是上面这个LangChain跟LangGraph的一个分工
13:48.769–13:51.089
auto就是LangChain主要是管模型调用
13:51.089–13:52.889
auto文档切分与加载
13:52.889–13:54.529
auto然后检索工具封装
13:54.529–13:56.409
auto那么这个LangGraph的话
13:56.409–13:58.909
auto他就去管这个agent状态机
13:58.909–14:01.509
auto然后模型工具循环啊
14:01.509–14:04.429
auto就是他主要是管这个agent的一个构建的
14:04.429–14:05.829
auto包括他的一个状态啊
14:05.829–14:06.869
auto数据流转啊
14:06.869–14:08.709
auto然后工具的一个调用啊
14:08.709–14:09.929
auto循环啊等等的
14:09.929–14:11.309
auto所以这个目标
14:11.309–14:13.389
auto他主要就是围绕着这个agent
14:13.389–14:14.909
auto去做一个展开的
14:14.909–14:16.169
auto然后 LangChain 就是
14:16.169–14:19.629
auto主要是做一些 RAG 的这个应用的一些集成
14:19.629–14:20.829
auto啊
14:20.829–14:24.969
auto那个 Chroma 的话就是一款这个向量数据库啊
14:24.969–14:26.869
auto这个是一款开源的向量数据库
14:26.869–14:27.869
auto这个数据库
14:27.869–14:29.129
auto他既支持本地部署
14:29.129–14:31.029
auto也支持服务器的那个部署啊
14:31.029–14:33.749
auto主要就是用来存储这个向量数据库
14:33.749–14:35.949
auto做一些数据的一些存储
14:35.949–14:39.769
auto然后我们还可以去整合一些多平台的一些
14:39.769–14:40.369
auto这个什么的
14:40.369–14:42.769
auto比如说大家想用这个本地部署是吧
14:42.769–14:43.849
auto那你就用 Ollama
14:43.849–14:47.469
auto所以这里面我们其实提供了一些个路口啊
14:47.469–14:49.049
auto我们可以通过 Ollama
14:49.049–14:51.409
auto然后或者是其他的一些啊
14:51.409–14:52.249
ensference
14:52.249–14:54.969
auto可以做一些模型的一个加载
14:54.969–14:59.609
auto也就是我们可以用这个在线的一个模型啊
14:59.609–15:00.469
auto就是公网的一个模型
15:00.469–15:01.989
auto也可以用私有化的 Ollama 模型
15:01.989–15:03.229
auto这个都是OK的啊
15:03.229–15:04.109
auto给大家的一个需要
15:04.109–15:07.949
auto那么我们为什么用Codex开发啊
15:07.949–15:09.529
auto首先Codex的话
15:09.529–15:11.889
auto本身你可以把它看作是一个整体啊
15:11.889–15:13.369
auto因为它不仅可以生成代码
15:13.369–15:14.769
auto还能读项目改文件
15:14.769–15:15.609
auto跑命令修 bug
15:15.609–15:16.769
auto所以说
15:16.769–15:18.549
auto我们这里面的话
15:18.549–15:19.789
auto基于Codex开发
15:19.789–15:21.329
auto逻辑就不太一样了
15:21.329–15:23.589
auto那就是以提示词啊
15:23.589–15:25.309
auto像我们前面给大家讲的是
15:25.309–15:27.689
auto这个面向规范的
15:27.689–15:29.329
auto这么一个驱动的方式开发啊
15:29.329–15:30.829
auto所以说我们其实
15:30.829–15:32.289
auto现在去开发项目的话
15:32.289–15:34.289
auto大家只要把提示词梳理出来就可以了
15:34.289–15:35.569
auto不需要你去写代码了
15:35.569–15:37.669
auto然后他就可以快速去开发一个模块
15:37.669–15:41.789
auto所以这个就是正常的一个AI编程的一个正确的姿势
15:41.789–15:43.969
auto所以我们等下的一个开发的话
15:43.969–15:46.389
auto基本上自己是不用手写一行代码的
15:46.389–15:49.349
auto都是交给Codex去做代码生成
15:49.349–15:53.789
auto然后由他去做一个这个功能一个开发
15:53.789–15:55.789
auto所以大家首先第一步要做的就是
15:55.789–15:58.129
auto我们要把Codex的一个环境准备好
15:58.129–16:01.289
auto那么大家听到之前的这个章节的话
16:01.289–16:02.649
auto我相信这个codex环境
16:02.649–16:03.549
auto大家都已经装好了
16:03.549–16:05.649
auto所以这一步我就简单介绍一下
16:05.649–16:07.229
auto就是咱们得把codex
16:07.229–16:09.129
auto我这里安装方式的话
16:09.129–16:10.229
auto主要是讲的这个
16:10.574–16:12.214
auto主要是讲了这个他的命令行方式啊
16:12.214–16:13.754
auto所以大家不管是命令行
16:13.754–16:16.234
auto还是我们之前讲的这个啊
16:16.234–16:20.054
autoCodex app或者是这个啊
16:20.054–16:21.774
autoVS Code的那个插件啊
16:21.774–16:23.174
auto都都是可以的啊
16:23.174–16:24.394
auto看大家习惯用哪一种
16:24.394–16:26.634
auto然后完了之后的话
16:26.634–16:28.754
auto你可以去配置一下这个API密钥啊
16:28.754–16:32.114
auto因为我采用的是这种API key的这种方式去连接的
16:32.114–16:33.734
auto所以看大家的一个实际情况
16:33.734–16:35.854
auto我们前面有给大家讲连接方式
16:35.854–16:38.214
auto就是你要么是登录啊
16:38.214–16:42.194
auto用官方那个ChatGPT的这个网站跳转做授权
16:42.194–16:47.494
auto还有一种的话是你可以这个配一个API密钥啊
16:47.494–16:48.394
auto这个都是OK的
16:48.394–16:50.754
auto看大家的一个实际需求吧
16:50.754–16:53.374
auto就是你的一个实际情况是什么
16:53.374–16:57.174
auto然后我这里面就是去配一下这个环境变量
16:57.174–16:58.734
auto它基本上就可以用了啊
16:58.734–17:00.634
auto但是你这里配完之后
17:00.634–17:03.214
auto你需要把终端这个重启一下才能生效啊
17:03.214–17:04.794
auto这个是呃
17:04.794–17:07.294
auto这个是在Mac或者Linux上面的一个配置
17:07.294–17:08.574
auto这个是Windows上面
17:08.574–17:11.834
auto我们用的是setx这么一个命令啊
17:11.834–17:13.494
auto好
17:13.494–17:14.414
auto完了之后的话
17:14.414–17:18.634
auto就是我们现在就可以进入到我们的一个项目应用开发了啊
17:18.634–17:22.034
auto就是接下来我们要建一个项目录是吧
17:22.034–17:25.334
auto那比如说我现在这个里面
17:25.334–17:26.134
auto给他看一下
17:26.134–17:30.434
auto我们进入到这个Codex
17:30.434–17:30.994
auto是吧
17:30.994–17:33.394
auto进入到这个Codex里面去
17:33.394–17:34.694
auto然后的话
17:34.694–17:36.994
auto这里面我们建一个目录
17:36.994–17:39.874
auto叫做这个RAG
17:39.874–17:42.014
enSystem
17:42.014–17:44.474
autoRAG系统
17:44.474–17:46.054
auto然后在这个里面的话
17:46.054–17:49.054
auto我们要用终端管理员的方式打开
17:49.054–17:54.154
auto然后切换到底盘
17:54.154–17:56.914
auto切换到Codex
17:56.914–17:59.394
auto下面有一个目录叫做RAGSystem
17:59.394–18:01.754
auto然后我们进入Codex
18:01.754–18:08.234
auto进入Codex之后
18:08.234–18:09.794
auto我首先调一下这个权限
18:09.794–18:14.254
auto把这个权限改成这个不需要授权的
18:14.254–18:16.154
auto因为我不想反复的去确认
18:16.154–18:18.514
auto这里因为进入正常编码开发了
18:18.514–18:19.994
auto所以就不需要确认了
18:19.994–18:21.114
auto直接让他干活就行了
18:21.114–18:22.894
auto我们把这个权限放开
18:22.894–18:25.274
auto就是不需要再用户再确认了
18:25.274–18:27.154
auto好
18:27.154–18:28.974
auto然后这个地方的话就是
18:28.974–18:31.674
auto你看我刚刚讲的这个授权模式
18:31.674–18:33.454
auto我就是用的这一种
18:33.454–18:35.054
auto就把权限全部全自动了
18:35.054–18:37.054
auto这个是我们因为
18:37.054–18:40.514
auto我们前面给大家讲了这几种权限
18:40.514–18:42.214
auto就是涉及到一些敏感操作
18:42.214–18:43.614
auto一些敏感命令执行的时候
18:43.614–18:46.334
auto我建议大家就是需要用户去确认
18:46.334–18:47.954
auto就如果你个初学者
18:47.954–18:49.414
auto你要保证安全的
18:49.414–18:50.534
auto你就用这种模式
18:50.534–18:53.454
auto如果说你已经熟悉了
18:53.454–18:53.754
auto是吧
18:53.754–18:55.274
auto那你要快速提效
18:55.274–18:56.874
auto你就用auto的这个模式
18:56.874–18:58.474
auto但以前叫auto edit
18:58.474–18:59.854
auto现在叫auto review
18:59.854–19:01.374
auto差不多的一个意思
19:01.374–19:03.694
auto就是他会根据实际一个情况
19:03.694–19:05.474
auto自动帮你去授权访问
19:05.474–19:06.654
auto但是在某一些
19:06.654–19:09.454
auto比如说要执行一些 rm -rf 的
19:09.454–19:10.214
auto一些命令的时候
19:10.214–19:11.874
auto这些敏感操作的时候
19:11.874–19:12.914
auto他还是需要授权
19:12.914–19:13.794
auto所以
19:13.794–19:16.434
auto但是他大部分命令都会放开
19:16.434–19:19.874
auto所以这个就看大家的一个实际情况
19:19.874–19:21.434
auto如果说你属于这个阶段
19:21.434–19:22.194
auto你就用这种模式
19:22.194–19:24.014
auto我目前用的是这种模式
19:24.014–19:26.714
auto就是我需要他全自动去帮我去跑了
19:26.714–19:29.694
auto所以我不需要关注那么多授权的东西
19:29.694–19:34.614
auto那么首先就是我们要做一个需求的一个拆解跟架构设计
19:34.614–19:34.914
auto是吧
19:34.914–19:38.914
auto就大家你用Codex做项目
19:38.914–19:41.714
auto你不是一上来就直接让Codex帮我写一个智能客服系统
19:41.714–19:44.254
auto那这样生成的这个效果肯定是不行的
19:44.254–19:46.434
auto因为你需求都没描述清楚呢
19:46.434–19:47.994
auto你首先啊
19:47.994–19:50.454
auto我们虽然是用Codex去提效
19:50.454–19:52.194
auto但是的话
19:52.194–19:53.794
auto大家不要觉得就是
19:53.794–19:55.854
autoAI就能模拟搞定一切了是吧
19:55.854–19:58.714
auto就是你的整个软件开发的这个过程
19:58.714–19:59.674
auto你还是得有的
19:59.674–20:00.894
auto比如说做技术方案
20:00.894–20:01.754
auto做架构设计
20:01.754–20:02.834
auto这个跑不了的
20:02.834–20:05.214
auto因为这是个系统
20:05.214–20:06.094
auto这个系统的话
20:06.094–20:07.554
auto会涉及到非常多的模块
20:07.554–20:09.494
auto需求的话会有大需求
20:09.494–20:11.414
auto然后每个任务要做拆分的
20:11.414–20:12.394
auto那AI的话
20:12.394–20:15.634
auto他比较适合的是执行某一个任务
20:15.634–20:17.514
auto所以说你如果没有帮他
20:17.514–20:19.714
auto没有帮他把任务拆出来的话
20:19.714–20:21.614
auto那他帮你干活的时候
20:21.614–20:22.974
auto可能就会出现各种各样的问题
20:22.974–20:24.474
auto所以大家尽量要细化
20:24.474–20:26.294
auto这是一个非常大的一个原则
20:26.294–20:29.294
auto所以我们第一步的话
20:29.294–20:31.114
auto就大家要把认知给他对齐一下
20:31.114–20:33.734
auto要按照一个正常的软件开发的一个流程
20:33.734–20:35.414
auto去做一个交互
20:35.414–20:37.374
auto比如说第一步
20:37.374–20:40.294
auto我们你现在要做一个RAG的这个系统的话
20:40.294–20:41.894
auto你首先得输出技术方案吧
20:41.894–20:43.194
auto那那技术方案
20:43.194–20:44.374
auto以前我们做架构设计
20:44.374–20:46.394
auto大家要画这个什么流程图啊
20:46.394–20:47.614
auto架构图啊
20:47.614–20:48.954
auto各种各样的一些图是吧
20:48.954–20:51.854
auto那现在其实有了这些个东西之后的话
20:51.854–20:54.414
auto有了AI有了Codex之后的话
20:54.414–20:55.874
auto那这些工作的话
20:55.874–20:57.334
auto其实都可以交给AI去做了
20:57.334–20:57.994
auto但是的话
20:57.994–21:00.754
auto你的一个前提就是你这个提示词
21:00.754–21:02.054
auto你得写清楚是吧
21:02.054–21:02.874
auto比如说我们这里
21:02.874–21:05.354
auto我要开发一个RAG智能客服系统
21:05.354–21:07.334
auto技术在限定为Web页面
21:07.334–21:09.414
auto然后Agent的编排是什么什么
21:09.414–21:10.994
auto向量数据库是什么
21:10.994–21:12.614
auto知识的模型是什么是吧
21:12.614–21:14.414
auto然后功能需求
21:14.414–21:16.034
auto一个知识库页面
21:16.034–21:18.754
auto然后可以新建知识库
21:18.754–21:20.774
auto上传markdown文档自动切分
21:20.774–21:24.154
auto就是咱们得把需求描述的非常清楚
21:24.154–21:26.534
auto并且这个知识库多选
21:26.534–21:27.234
auto是吧可选
21:27.234–21:29.374
auto然后对话的时候可以启用哪些知识库
21:29.374–21:31.754
auto然后我们写了功能需求之后
21:31.754–21:33.774
auto我们还就是要一定要提出来啊
21:33.774–21:35.514
auto就是请先不要写代码
21:35.514–21:39.614
auto先输出这个推荐项目的一个目录结构
21:39.614–21:41.194
auto每个模块的一个工程职责
21:41.194–21:42.874
auto然后建议的开发顺序
21:42.874–21:44.594
auto从底层到上层
21:44.594–21:47.054
auto这个就是要我们要做一个架构设计
21:47.054–21:48.834
auto把一些相关的文档给它输出出来
21:48.834–21:50.574
auto而不是说直接就开发了
21:50.574–21:52.074
auto所以第一步的话
21:52.074–21:54.214
auto大家首先要复制一下
21:54.214–21:55.314
auto就是把这个提示词
21:55.314–21:56.554
auto我们要一步的去生成
21:56.554–21:59.294
auto那这个里面我用这个
21:59.294–22:01.054
auto我们打开
22:01.054–22:02.474
auto我们在这个里面给它来看
22:02.474–22:03.414
auto会比较清新一些
22:03.414–22:05.654
auto因为这个看起来不是很方便
22:05.654–22:07.994
auto然后我们打开这个目录
22:07.994–22:12.334
auto然后这个目录我们选择这个RagSystem
22:12.334–22:15.994
auto然后在这个里面发起一个对话
22:15.994–22:19.674
auto在这个大家会看得更清晰一些啊
22:19.674–22:22.734
auto在这个里面他有时候看的不是很方便
22:22.734–22:27.254
auto然后大家看啊
22:27.254–22:28.294
auto在这个里面你看
22:28.294–22:31.194
auto他就开始帮我们去规划了啊
22:31.194–22:34.334
auto因为我之前规范里面写到DDD分层来组织
22:34.334–22:36.314
auto所以他也把这个规范加入进来了
22:36.314–22:39.054
auto你看这个是他就是规划的一个目录结构
22:39.054–22:40.634
auto是吧什么RAG系统啊是吧
22:40.634–22:42.954
auto然后配置啊数据啊
22:42.954–22:45.594
auto然后包括一些模块啊是吧
22:45.594–22:48.954
auto然后一些应用程序啊是吧
22:48.954–22:50.774
auto你看是不是帮我们规划的非常清楚
22:50.774–22:52.694
auto什么agent state node是吧
22:52.694–22:55.694
auto你看按照模块职责划分
22:55.694–22:57.614
auto负责stream里的钱的交互
22:57.614–23:02.534
auto然后这个放核心的一些什么模块是吧
23:02.534–23:06.494
auto然后还有一些这个规划相关的
23:06.494–23:09.994
auto你看他包括建议的这个开发步骤都帮我们调好了
23:09.994–23:12.214
auto比如说先定义领域模型
23:12.214–23:16.954
auto然后再去实现基础的一些配置与模型的一个适配
23:16.954–23:20.994
auto再包括去做一些什么markdown加载与切分是吧
23:20.994–23:24.594
auto然后还有一些实现chroma向量库的一些适配
23:24.594–23:28.194
auto包括这个知识库这个啊
23:28.194–23:29.434
auto库的一些逻辑
23:29.434–23:30.914
auto然后去实现一些
23:30.914–23:33.334
auto这个检索的逻辑啊
23:33.334–23:35.774
auto包括LangGraph的这个Agent等等的是吧
23:35.774–23:38.394
auto他会帮你把这个步骤
23:38.394–23:39.954
auto全部给梳理清楚
23:39.954–23:42.134
auto所以说这个里面的话
23:42.134–23:43.814
auto大家首先你要看一下
23:43.814–23:44.634
auto他基本的逻辑
23:44.634–23:46.914
auto是不是按照你的一个要求去做的啊
23:46.914–23:50.254
auto这个有没有达到你的一个要求
23:50.254–23:52.594
auto包括他的一些这个
23:52.594–23:54.514
auto模块是吧
23:54.514–23:55.814
auto然后开发顺序
23:55.814–23:57.054
auto这些东西有没有问题
23:57.054–24:00.914
auto然后这个就是确认没问题之后
24:00.914–24:03.494
auto你可以开始让他干嘛呢
24:03.494–24:08.634
auto接下来我们就开始去生成一些这个文档了
24:08.634–24:08.934
auto是吧
24:09.331–24:10.551
auto但我们其实
24:10.551–24:12.411
auto他现在是按DDD做的
24:12.411–24:13.091
auto我们其实
24:13.091–24:15.111
auto还不需要那么多
24:15.111–24:16.331
auto这个DDD的一些规范
24:16.331–24:19.931
auto所以这里面我先是先调一下
24:19.931–24:21.951
auto因为按他按DDD规划的话
24:21.951–24:23.711
auto那个模块会插得很细啊
24:23.711–24:28.711
auto但其实我们可以不需要用到那么细啊
24:28.711–24:35.551
auto所以这个里面看一下
24:35.551–24:42.571
auto我们可以这里面可以调整一下
24:42.571–24:45.571
auto全局的这个DDD的一些规范啊
24:45.571–24:47.811
auto我们找到那个用户目录
24:47.811–24:52.211
auto然后找到点Codex
24:53.711–24:56.711
auto嗯
25:00.711–25:01.211
auto嗯
25:01.211–25:05.211
auto然后Codex里面有我之前看一下啊
25:05.211–25:07.211
enRules
25:13.211–25:17.711
auto之前应该是我去写过一个这个agents.md啊
25:23.711–25:29.351
auto或者说咱们找不到的时候
25:29.351–25:30.271
auto你机器可以Goend的
25:30.271–25:38.651
auto帮我读取下系统全局的agents.md
25:38.651–25:43.711
auto当前用户
25:43.711–25:48.711
auto因为我之前那个agents.md里面写了一些这个
25:48.711–25:50.891
autoddd的一些规范
25:50.891–25:52.791
auto所以我现在要把这个规范给去掉
25:52.791–25:54.811
auto不然到时候生成代码的时候
25:54.811–25:56.911
auto可能会有一些这个问题啊
25:56.911–25:59.191
auto但是他这个模块就这样去分
25:59.191–25:59.851
auto也没什么问题
25:59.851–26:01.731
auto只是说他这里拆的太细了
26:01.731–26:03.191
auto你看什么Domain啊
26:03.191–26:05.651
auto其实我们这么一个项目的话
26:05.651–26:07.271
auto暂时还不需要用到DDD啊
26:07.271–26:09.491
autoDDD一般是用在一些复杂的
26:09.491–26:10.611
auto一些大型系统上面
26:10.611–26:12.291
auto比如说一些ERP系统
26:12.291–26:13.591
auto模块非常多的场景下
26:13.591–26:14.811
auto用DDD没问题
26:14.811–26:17.991
auto但实际上我们不需要那么麻烦啊
26:17.991–26:20.611
auto你看我之前这个文档里面
26:20.611–26:23.451
auto我写了一个什么 DV 驱动的方式开发
26:23.571–26:25.511
auto这是之前的我的规范
26:25.511–26:27.171
auto那我现在要把它去掉
26:29.211–26:31.171
autocodex下面有一个
26:32.451–26:33.611
enagents
26:33.611–26:35.051
auto你看这是我之前加的
26:36.171–26:39.451
auto我现在把它去掉
26:40.771–26:42.971
auto然后这里面我们重新发起一个对话
26:43.851–26:46.651
auto把之前的提示词复制一下
26:46.651–26:48.171
auto重新发起一个对话
26:48.171–26:50.951
auto我们再来让它生成一下
26:50.951–27:01.591
auto我们这里看一下
27:01.591–27:02.351
auto这个里面
27:02.351–27:05.171
auto你看现在就不是DDD了
27:05.171–27:08.411
auto后面同时也按照DDD风格推进
27:08.411–27:12.051
auto这里面还是DDD没有生效
27:12.051–27:14.391
auto没有保存
27:14.391–27:18.851
auto我直接跟他说
27:18.851–27:22.391
auto我再发几个对话
27:22.391–27:28.131
auto可能是不是要重启一下
27:44.391–27:57.191
auto那现在模块就少了一些了
27:57.191–27:59.631
auto应该那个DDD的那个已经失效了
27:59.631–28:01.091
auto模块少了一些了
28:01.091–28:05.291
auto然后的话就是我们看一下整个的一个逻辑啊
28:05.291–28:05.991
auto你像这个APP
28:05.991–28:08.111
auto它只负责 stream 里的界面的交互
28:08.111–28:12.591
autodomain的话就负责一些这个核心的一个业务概念啊
28:12.591–28:13.691
auto然后application是什么
28:13.691–28:15.791
auto然后外部技术实现是什么
28:15.791–28:18.911
auto然后包括他的一些细节
28:18.911–28:19.411
auto是吧
28:19.411–28:20.471
auto就怎么来实现
28:20.471–28:21.851
auto好
28:21.851–28:23.031
auto这一步之后的话
28:23.031–28:24.151
auto接下来干嘛呢
28:24.151–28:26.251
auto接下来就是我们要去逐步实现
28:26.251–28:28.011
auto整个的一个逻辑
28:28.011–28:29.391
auto比如说
28:29.391–28:31.171
auto这里面有两块
28:31.171–28:33.851
auto就一块你可以按照他的一个目录结构去生成
28:33.851–28:34.931
auto还有一块的话
28:34.931–28:37.071
auto就是你有自己的一个规划
28:37.071–28:40.671
auto你想按你的方式去做一个目录生成
28:40.671–28:42.131
auto那你就可以把这个复制一下
28:42.131–28:43.371
auto请
28:43.371–28:53.051
auto参考我的目录结构规范进行调整
28:53.051–29:03.071
auto生成对应的目录结构
29:03.071–29:15.251
auto就是你自己有一套规范是吧
29:15.251–29:16.951
auto你把这些东西你都定好了
29:16.951–29:20.731
auto那你就让让他去按你的方式去做就可以了
29:20.731–29:22.991
auto如果说你没有特定的一个要求
29:22.991–29:24.931
auto你想用他的这个方案的话
29:24.931–29:25.691
auto其实也是可以
29:25.691–29:27.331
auto就我们前面的话
29:27.331–29:29.211
auto只是让他去帮我们分析一下
29:29.211–29:30.911
auto让他去完全去做一个
29:30.911–29:31.891
auto所以说
29:31.891–29:34.471
auto比如说我们可以把这个TS加起来
29:34.471–29:34.711
auto是吧
29:34.711–29:38.071
auto你可以把这两个东西组合起来
29:38.071–29:39.611
auto你要开发这么一个
29:39.611–29:42.191
auto然后你的一个目录结构应该是下面这种
29:42.191–29:42.651
auto是吧
29:42.651–29:44.531
auto或者说你就直接用它的方案都是可以
29:44.531–29:45.531
auto或者大家
29:45.531–29:47.551
auto你觉得它的结构太复杂了
29:47.551–29:48.391
auto不太合适
29:48.391–29:49.591
auto然后
29:49.591–29:53.971
auto你可以去具体去调整一下
29:53.971–29:54.411
auto是吧
29:54.411–29:56.831
auto那我们可以再发起一个对话
29:56.831–30:01.411
auto你可以让他参考你的目录结构去实现啊
30:01.411–30:02.271
auto这个都是OK的
30:19.371–30:21.991
auto这个里面大家可以不断的去调整啊
30:21.991–30:23.271
auto做一些微调处理
30:23.271–30:30.811
auto你看这是他给你的一个建议啊
30:30.811–30:32.371
auto然后去梳理出来的
30:32.371–30:33.551
auto哎他还善滴滴滴啊
30:33.551–30:34.411
auto那个就没生效
30:34.411–30:37.191
auto我的滴滴滴这个都去掉了
30:37.191–30:39.791
auto但这个应该是要重启一下
30:39.791–30:42.491
auto来重启一下
30:42.491–30:45.991
auto我这个重启啊
30:45.991–30:49.271
auto然后重新打开一下
30:49.271–30:54.171
auto他可能没有加载啊
30:54.171–30:55.711
auto当前那个对话可能
30:55.711–30:58.011
auto要要重启一下这个APP
30:58.011–30:58.691
auto可能才可以
30:58.691–31:00.671
auto再试一下
31:00.671–31:06.991
auto看现在应该
0:00.000–0:00.920
（此句尚無繁中翻譯）
0:00.920–0:11.600
（此句尚無繁中翻譯）
0:11.600–0:13.340
（此句尚無繁中翻譯）
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28:28.011–28:29.391
（此句尚無繁中翻譯）
28:29.391–28:31.171
（此句尚無繁中翻譯）
28:31.171–28:33.851
（此句尚無繁中翻譯）
28:33.851–28:34.931
（此句尚無繁中翻譯）
28:34.931–28:37.071
（此句尚無繁中翻譯）
28:37.071–28:40.671
（此句尚無繁中翻譯）
28:40.671–28:42.131
（此句尚無繁中翻譯）
28:42.131–28:43.371
（此句尚無繁中翻譯）
28:43.371–28:53.051
（此句尚無繁中翻譯）
28:53.051–29:03.071
（此句尚無繁中翻譯）
29:03.071–29:15.251
（此句尚無繁中翻譯）
29:15.251–29:16.951
（此句尚無繁中翻譯）
29:16.951–29:20.731
（此句尚無繁中翻譯）
29:20.731–29:22.991
（此句尚無繁中翻譯）
29:22.991–29:24.931
（此句尚無繁中翻譯）
29:24.931–29:25.691
（此句尚無繁中翻譯）
29:25.691–29:27.331
（此句尚無繁中翻譯）
29:27.331–29:29.211
（此句尚無繁中翻譯）
29:29.211–29:30.911
（此句尚無繁中翻譯）
29:30.911–29:31.891
（此句尚無繁中翻譯）
29:31.891–29:34.471
（此句尚無繁中翻譯）
29:34.471–29:34.711
（此句尚無繁中翻譯）
29:34.711–29:38.071
（此句尚無繁中翻譯）
29:38.071–29:39.611
（此句尚無繁中翻譯）
29:39.611–29:42.191
（此句尚無繁中翻譯）
29:42.191–29:42.651
（此句尚無繁中翻譯）
29:42.651–29:44.531
（此句尚無繁中翻譯）
29:44.531–29:45.531
（此句尚無繁中翻譯）
29:45.531–29:47.551
（此句尚無繁中翻譯）
29:47.551–29:48.391
（此句尚無繁中翻譯）
29:48.391–29:49.591
（此句尚無繁中翻譯）
29:49.591–29:53.971
（此句尚無繁中翻譯）
29:53.971–29:54.411
（此句尚無繁中翻譯）
29:54.411–29:56.831
（此句尚無繁中翻譯）
29:56.831–30:01.411
（此句尚無繁中翻譯）
30:01.411–30:02.271
（此句尚無繁中翻譯）
30:19.371–30:21.991
（此句尚無繁中翻譯）
30:21.991–30:23.271
（此句尚無繁中翻譯）
30:23.271–30:30.811
（此句尚無繁中翻譯）
30:30.811–30:32.371
（此句尚無繁中翻譯）
30:32.371–30:33.551
（此句尚無繁中翻譯）
30:33.551–30:34.411
（此句尚無繁中翻譯）
30:34.411–30:37.191
（此句尚無繁中翻譯）
30:37.191–30:39.791
（此句尚無繁中翻譯）
30:39.791–30:42.491
（此句尚無繁中翻譯）
30:42.491–30:45.991
（此句尚無繁中翻譯）
30:45.991–30:49.271
（此句尚無繁中翻譯）
30:49.271–30:54.171
（此句尚無繁中翻譯）
30:54.171–30:55.711
（此句尚無繁中翻譯）
30:55.711–30:58.011
（此句尚無繁中翻譯）
30:58.011–30:58.691
（此句尚無繁中翻譯）
30:58.691–31:00.671
（此句尚無繁中翻譯）
31:00.671–31:06.991
（此句尚無繁中翻譯）
0:00.000–0:00.920
enOK
（此句尚無繁中翻譯）
0:00.920–0:11.600
auto接下来我们就以项目实战的方式啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:11.600–0:13.340
auto带大家基于Codex
（此句尚無繁中翻譯）
0:13.340–0:17.420
auto全流程的去开发一个RAG智能客服系统
（此句尚無繁中翻譯）
0:17.420–0:20.060
auto那首先给大家演示一下这个系统
（此句尚無繁中翻譯）
0:20.060–0:21.340
auto它的一个功能
（此句尚無繁中翻譯）
0:21.340–0:24.840
auto那就是一个比较简单的一个对话页面啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:24.840–0:25.900
auto那么首先的话
（此句尚無繁中翻譯）
0:25.900–0:28.480
auto比如说大家公司内部有一些
（此句尚無繁中翻譯）
0:28.480–0:30.340
auto行业的一些知识库
（此句尚無繁中翻譯）
0:30.340–0:32.700
auto比如说是做这个电商的啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:32.700–0:34.640
auto或者是传统的像银行呀
（此句尚無繁中翻譯）
0:34.640–0:35.600
auto政务啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:35.600–0:37.460
auto各种各样的这个行业是吧
（此句尚無繁中翻譯）
0:37.460–0:40.260
auto那比如说我们有一些知识库啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:40.260–0:41.600
auto假设大家的这个
（此句尚無繁中翻譯）
0:41.600–0:44.040
auto是做这个银行客服的
（此句尚無繁中翻譯）
0:44.040–0:45.880
auto那这个里面比如说我们有一些
（此句尚無繁中翻譯）
0:45.880–0:47.400
auto常见的问题
（此句尚無繁中翻譯）
0:47.400–0:51.480
auto比如说哎这个查询一些这个余额呀
（此句尚無繁中翻譯）
0:51.480–0:53.160
auto什么修改账号密码呀
（此句尚無繁中翻譯）
0:53.160–0:55.620
auto就是这种常见的一些问题等等的啊
（此句尚無繁中翻譯）
0:55.620–0:57.920
auto好那就是这么一个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
0:57.920–0:59.160
auto那现在的话
（此句尚無繁中翻譯）
0:59.160–1:00.700
auto就是我们内部啊
（此句尚無繁中翻譯）
1:00.700–1:02.000
auto要把这些知识库的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:02.000–1:03.820
auto做一个整合
（此句尚無繁中翻譯）
1:03.820–1:06.980
auto然后到我们的这个客服系统里面去
（此句尚無繁中翻譯）
1:06.980–1:08.840
auto因为以前的这个AI的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:08.840–1:12.020
auto其实他去回答问题的时候啊
（此句尚無繁中翻譯）
1:12.020–1:13.220
auto如果说他没有参考
（此句尚無繁中翻譯）
1:13.220–1:15.120
auto公司内部的一些知识库的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:15.120–1:16.900
auto他回答的问题的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:16.900–1:17.880
auto就不是特别专业
（此句尚無繁中翻譯）
1:17.880–1:18.900
auto所以现在的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:18.900–1:21.560
auto我们要做一个这个基于RAG啊
（此句尚無繁中翻譯）
1:21.560–1:22.260
autoRAG的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:22.260–1:25.160
auto全称叫做检索增强生成
（此句尚無繁中翻譯）
1:25.160–1:26.040
auto也就是说
（此句尚無繁中翻譯）
1:26.040–1:28.800
auto我们这个以前AI生成内容的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:28.800–1:32.480
auto都是根据这个AI自己训练的啊
（此句尚無繁中翻譯）
1:32.480–1:33.080
auto像大模型
（此句尚無繁中翻譯）
1:33.080–1:33.820
auto他训练一些
（此句尚無繁中翻譯）
1:33.820–1:35.160
auto预训练的一些数据
（此句尚無繁中翻譯）
1:35.160–1:36.460
auto然后去生成的
（此句尚無繁中翻譯）
1:36.460–1:38.520
auto所以说他给你的一个结果的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:38.520–1:41.300
auto他肯定是一些比较通用的一些结果
（此句尚無繁中翻譯）
1:41.300–1:43.020
auto不是属于我们这个公司
（此句尚無繁中翻譯）
1:43.020–1:44.640
auto某个行业特定的一个回答
（此句尚無繁中翻譯）
1:44.640–1:47.620
auto他可能就有那种普世性
（此句尚無繁中翻譯）
1:47.620–1:49.240
auto但是的话不是特别专业
（此句尚無繁中翻譯）
1:49.240–1:52.280
auto所以我们既然内部有一些知识库文档的话
（此句尚無繁中翻譯）
1:52.280–1:53.960
auto我们现在想提供给AI
（此句尚無繁中翻譯）
1:53.960–1:55.040
auto但是呢
（此句尚無繁中翻譯）
1:55.040–1:57.340
auto我们又不想去做这个预训练跟微调
（此句尚無繁中翻譯）
1:57.340–1:58.960
auto因为那个成本比较高是吧
（此句尚無繁中翻譯）
1:58.960–2:01.680
auto所以说业界的话就有一种解决方案叫RAG
（此句尚無繁中翻譯）
2:01.680–2:05.380
auto你可以理解就是给这个AI挂了一个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
2:05.380–2:08.320
auto就相当于你在学习的时候
（此句尚無繁中翻譯）
2:08.320–2:11.360
auto你可以去图书馆里面去查一些这个书籍
（此句尚無繁中翻譯）
2:11.360–2:13.120
auto然后去写一些文章
（此句尚無繁中翻譯）
2:13.120–2:14.840
auto这样的话你就会做一个参考
（此句尚無繁中翻譯）
2:14.840–2:17.960
auto那么AI有了这个参考之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
2:17.960–2:21.760
auto他帮你去生成这个答案的时候
（此句尚無繁中翻譯）
2:21.760–2:25.200
auto他就会参考里面的一些核心观点
（此句尚無繁中翻譯）
2:25.200–2:26.740
auto然后去做一些总结回答
（此句尚無繁中翻譯）
2:26.740–2:29.100
auto比如说我们现在问他一个问题啊
（此句尚無繁中翻譯）
2:29.100–2:31.800
auto如果说我们没有做一个这个
（此句尚無繁中翻譯）
2:31.800–2:34.400
autoRAG系统的一个整合的话
（此句尚無繁中翻譯）
2:34.400–2:36.940
auto那么他你去问这个问题的话
（此句尚無繁中翻譯）
2:36.940–2:39.540
auto他可能就给你一个啊
（此句尚無繁中翻譯）
2:39.540–2:41.220
auto他可能你问的都不是这个
（此句尚無繁中翻譯）
2:41.220–2:43.680
auto这个银行这个行业的是吧
（此句尚無繁中翻譯）
2:43.680–2:44.740
auto他不是金融行业的
（此句尚無繁中翻譯）
2:44.740–2:46.600
auto他可能是其他行业的答案就给你了
（此句尚無繁中翻譯）
2:46.600–2:47.720
auto但是如果说
（此句尚無繁中翻譯）
2:47.720–2:51.240
auto你给他做了一个知识库的一个整合的话
（此句尚無繁中翻譯）
2:51.240–2:52.680
auto那大家就会看到啊
（此句尚無繁中翻譯）
2:52.680–2:55.740
auto他会调用我们的这个银行的这个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
2:55.740–2:57.220
auto进行一个查询啊
（此句尚無繁中翻譯）
2:57.220–2:58.020
auto大家看啊
（此句尚無繁中翻譯）
2:58.020–3:01.040
auto这个是他的一个知识的一个检索结果啊
（此句尚無繁中翻譯）
3:01.040–3:03.420
auto但这个里面这里展示有点问题
（此句尚無繁中翻譯）
3:03.420–3:04.520
auto我们重新来问一下
（此句尚無繁中翻譯）
3:04.520–3:07.000
auto就是有了这个结果之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:07.000–3:09.820
auto他其实就会跟你去什么呢
（此句尚無繁中翻譯）
3:09.820–3:12.440
auto做一个向量的数据库的一个
（此句尚無繁中翻譯）
3:12.440–3:14.020
auto这个相似度的一个检索
（此句尚無繁中翻譯）
3:14.020–3:15.780
auto那么检索完之后啊
（此句尚無繁中翻譯）
3:15.780–3:18.500
auto你看这个就是我们知识库检索的一个结果
（此句尚無繁中翻譯）
3:18.500–3:18.780
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
3:18.780–3:19.980
auto那这个结果的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:19.980–3:21.600
auto其实就是在这个里面啊
（此句尚無繁中翻譯）
3:21.600–3:23.380
auto我们这个知识库文档
（此句尚無繁中翻譯）
3:23.380–3:26.880
auto这个文档的话是存放到了这个向量数据库里面
（此句尚無繁中翻譯）
3:26.880–3:28.280
auto那么这个向量数据库的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:28.280–3:29.960
auto它是根据这段话
（此句尚無繁中翻譯）
3:29.960–3:32.100
auto然后做一个向量的相似度匹配
（此句尚無繁中翻譯）
3:32.100–3:33.540
auto匹配完了之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:33.540–3:37.180
auto再去做一个这个内容的一个生成
（此句尚無繁中翻譯）
3:37.180–3:39.860
auto所以说这个里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:39.860–3:41.240
auto其实就是啊
（此句尚無繁中翻譯）
3:41.240–3:43.580
auto我们首先要对这个文档做一个向量化
（此句尚無繁中翻譯）
3:43.580–3:45.120
auto做完向量化之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:45.120–3:46.640
auto把它存在到向量数据库里面去
（此句尚無繁中翻譯）
3:46.640–3:48.520
auto然后当用户提问题的时候
（此句尚無繁中翻譯）
3:48.520–3:50.920
auto我们要用这个agent
（此句尚無繁中翻譯）
3:50.920–3:54.380
auto那本次我们的这个agent实现的话
（此句尚無繁中翻譯）
3:54.380–3:55.620
auto是基于一个框架
（此句尚無繁中翻譯）
3:55.620–3:57.380
auto叫做这个 LangGraph
（此句尚無繁中翻譯）
3:57.380–3:59.640
auto然后并且还有一些 LangChain 的一些库
（此句尚無繁中翻譯）
3:59.640–4:02.940
auto这个是我们的一个基础的一个框架
（此句尚無繁中翻譯）
4:02.940–4:05.640
auto那整个相当于我们就基于 LangGraph
（此句尚無繁中翻譯）
4:05.640–4:07.100
auto去实现一个agent的应用
（此句尚無繁中翻譯）
4:07.100–4:09.940
auto让他去做一个知识库的一个检索
（此句尚無繁中翻譯）
4:09.940–4:11.700
auto然后检索完之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
4:11.700–4:15.240
auto相当于做一个这个向量相似度的匹配
（此句尚無繁中翻譯）
4:15.240–4:16.220
auto匹配完之后
（此句尚無繁中翻譯）
4:16.220–4:18.000
auto再把这些个内容
（此句尚無繁中翻譯）
4:18.000–4:19.320
auto拼装成提示词
（此句尚無繁中翻譯）
4:19.320–4:21.560
auto丢给这个大模型
（此句尚無繁中翻譯）
4:21.560–4:23.060
auto然后总结性的做一个回答
（此句尚無繁中翻譯）
4:23.060–4:25.040
auto所以大家问这些专业问题的时候
（此句尚無繁中翻譯）
4:25.040–4:26.120
auto你会发现
（此句尚無繁中翻譯）
4:26.120–4:27.660
auto他的这些回答的话
（此句尚無繁中翻譯）
4:27.660–4:28.800
auto是非常准确的
（此句尚無繁中翻譯）
4:28.800–4:30.500
auto因为他做了这个
（此句尚無繁中翻譯）
4:30.500–4:31.740
auto相似度的一个匹配
（此句尚無繁中翻譯）
4:31.740–4:32.980
auto比如说你问的这个
（此句尚無繁中翻譯）
4:32.980–4:34.660
auto网上银行是吧
（此句尚無繁中翻譯）
4:34.660–4:36.440
auto你看这个里面
（此句尚無繁中翻譯）
4:36.440–4:39.360
auto他就基本上是参考这个回答的
（此句尚無繁中翻譯）
4:39.360–4:41.160
auto所以这个答案会比较精准
（此句尚無繁中翻譯）
4:41.160–4:42.920
auto这就是我们要做的一个
（此句尚無繁中翻譯）
4:42.920–4:46.120
autoAI的一个智能客服的这么一个系统
（此句尚無繁中翻譯）
4:46.120–4:48.280
auto所以这个系统的一个关键点的话
（此句尚無繁中翻譯）
4:48.280–4:50.280
auto其实就是基于这个RUG的一个系统
（此句尚無繁中翻譯）
4:50.280–4:52.680
auto目前来说啊
（此句尚無繁中翻譯）
4:52.680–4:54.700
auto只要是涉及到智能客服系统
（此句尚無繁中翻譯）
4:54.700–4:57.080
auto你要追求这个答案的准确性的话
（此句尚無繁中翻譯）
4:57.080–5:00.480
auto基本上都是基于RUG的这个方案去做的
（此句尚無繁中翻譯）
5:00.480–5:03.580
auto那如果说你有这个模型微调
（此句尚無繁中翻譯）
5:03.580–5:05.220
auto渲电的这个条件的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:05.220–5:06.740
auto用微调去做的也有
（此句尚無繁中翻譯）
5:06.740–5:09.860
auto但是像大部分场景啊
（此句尚無繁中翻譯）
5:09.860–5:10.920
auto为了节省成本的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:10.920–5:13.720
auto其实都是基于Rug的这个模式去做的
（此句尚無繁中翻譯）
5:13.720–5:16.100
auto所以说我们现在要明确一个需求
（此句尚無繁中翻譯）
5:16.100–5:19.020
auto我们要做一个这个银行的智能客服系统
（此句尚無繁中翻譯）
5:19.020–5:21.360
auto然后当用户在提问里面
（此句尚無繁中翻譯）
5:21.360–5:23.480
auto比如说我们如何去查学那个余额是吧
（此句尚無繁中翻譯）
5:23.480–5:25.560
auto那么这个系统的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:25.560–5:27.360
auto就要做如下几件事情
（此句尚無繁中翻譯）
5:27.360–5:28.420
auto首先的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:28.420–5:30.340
auto他从这个行业知识库里面
（此句尚無繁中翻譯）
5:30.340–5:31.620
auto就这个行业知识库里面
（此句尚無繁中翻譯）
5:31.620–5:32.940
auto去做一个检索
（此句尚無繁中翻譯）
5:32.940–5:33.920
auto这个知识库的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:33.920–5:35.000
auto咱们自己可以新增
（此句尚無繁中翻譯）
5:35.000–5:36.760
auto就是我们在这个里面
（此句尚無繁中翻譯）
5:36.760–5:38.780
auto我们可以选用OpenAI的这个
（此句尚無繁中翻譯）
5:38.780–5:39.920
autoEmbedding模型是吧
（此句尚無繁中翻譯）
5:39.920–5:41.780
auto做一个向量化存储啊
（此句尚無繁中翻譯）
5:41.780–5:43.680
auto就是做一个这个向量化的一个转化
（此句尚無繁中翻譯）
5:43.680–5:45.080
auto把它转换成embedding
（此句尚無繁中翻譯）
5:45.080–5:46.980
auto它的一些这个向量坐标
（此句尚無繁中翻譯）
5:46.980–5:48.320
auto然后向量数据库的话
（此句尚無繁中翻譯）
5:48.320–5:49.800
auto我们这里用的是Chroma啊
（此句尚無繁中翻譯）
5:49.800–5:51.040
auto这是我们啊
（此句尚無繁中翻譯）
5:51.040–5:52.840
auto有一个新增知识库啊
（此句尚無繁中翻譯）
5:52.840–5:54.060
auto因为我们要做一个私有化嘛
（此句尚無繁中翻譯）
5:54.060–5:55.400
auto所以我们要创建一个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
5:55.400–6:02.460
auto所以这个首先这个系统就得从行业知识库里面去检索最相关的一些内容
（此句尚無繁中翻譯）
6:02.460–6:08.400
auto然后的话让大模型基于检索到的内容去生成有依据的这个回答啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:08.400–6:11.980
auto就是我不能说让AI就直接去回答了
（此句尚無繁中翻譯）
6:11.980–6:12.220
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
6:12.220–6:13.580
auto你要把检索的内容
（此句尚無繁中翻譯）
6:13.580–6:17.240
auto组装成提示词丢给这个AI
（此句尚無繁中翻譯）
6:17.240–6:19.420
auto然后再去做内容的一个生成
（此句尚無繁中翻譯）
6:19.420–6:21.640
auto并且界面上的话
（此句尚無繁中翻譯）
6:21.640–6:23.060
auto我们要做一个流式回答
（此句尚無繁中翻譯）
6:23.060–6:24.540
auto流式回答什么意思啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:24.540–6:26.300
auto就比如说你问他一个问题的话
（此句尚無繁中翻譯）
6:26.300–6:29.120
auto这里是一个字一个字蹦出
（此句尚無繁中翻譯）
6:29.120–6:31.400
auto就是这种打字机的这种效果
（此句尚無繁中翻譯）
6:31.400–6:32.700
auto但是这里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
6:32.700–6:36.180
auto我们这里是一次性输出出来的
（此句尚無繁中翻譯）
6:36.180–6:38.040
auto所以我们其实可以改进一下
（此句尚無繁中翻譯）
6:38.040–6:39.820
auto把它做一个流式的回答啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:39.820–6:40.660
auto这里有一个参数
（此句尚無繁中翻譯）
6:40.660–6:43.060
auto把它做成一个流式调用就可以了
（此句尚無繁中翻譯）
6:43.060–6:44.380
auto所以说啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:44.380–6:45.660
auto整个一个过程的话
（此句尚無繁中翻譯）
6:45.660–6:47.060
auto其实很简单啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:47.060–6:49.680
auto就是做一个知识库的一个检索匹配
（此句尚無繁中翻譯）
6:49.680–6:52.520
auto然后把拿到的一个结果
（此句尚無繁中翻譯）
6:52.520–6:54.080
auto去丢给这个大模型
（此句尚無繁中翻譯）
6:54.080–6:54.940
auto然后的话
（此句尚無繁中翻譯）
6:54.940–6:58.160
auto再去做一个流式的一个回答啊
（此句尚無繁中翻譯）
6:58.160–6:59.780
auto虽然这个步骤很简单
（此句尚無繁中翻譯）
6:59.780–7:01.720
auto但是我们实现的这个逻辑的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:01.720–7:03.760
auto还是稍微有点复杂的啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:03.760–7:04.320
auto那首先的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:04.320–7:05.360
auto我会给大家讲一下
（此句尚無繁中翻譯）
7:05.360–7:07.040
auto这个最终的一个架构啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:07.040–7:10.240
auto然后我们等一下就会带大家去基于Codex
（此句尚無繁中翻譯）
7:10.240–7:12.920
auto从零到一去搭建这么一个项目啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:12.920–7:14.200
auto因为现在啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:14.200–7:16.880
auto我们有了这个Codex之后啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:16.880–7:19.100
auto这个我们去开发项目的效率会很高
（此句尚無繁中翻譯）
7:19.100–7:22.220
auto所以说我们让他把这个架构啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:22.220–7:24.340
auto或者说我们自己把架构做出来之后
（此句尚無繁中翻譯）
7:24.340–7:26.580
auto然后你让他去回答的话啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:26.580–7:27.580
auto去去执行的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:27.580–7:31.220
auto其实这个开发起来效率就会很高
（此句尚無繁中翻譯）
7:31.220–7:35.380
auto那这个是我之前做的一个这个事例啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:35.380–7:37.260
auto就我之前已经把这个项目写出来了
（此句尚無繁中翻譯）
7:37.260–7:39.480
auto那么这里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:39.480–7:40.420
auto我们就给大家看一下
（此句尚無繁中翻譯）
7:40.420–7:41.740
auto我们这个架构的一个设计
（此句尚無繁中翻譯）
7:41.740–7:42.720
auto首先的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:42.720–7:44.240
auto我们整个前端页面啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:44.240–7:45.960
auto这个前端页面是基于一个叫
（此句尚無繁中翻譯）
7:45.960–7:48.240
autoStreamlit的一个库去实现的
（此句尚無繁中翻譯）
7:48.240–7:49.540
auto那么这个库的话
（此句尚無繁中翻譯）
7:49.540–7:52.380
auto就是一个python前端开发的一个库啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:52.380–7:54.780
auto非常方便做一些python的
（此句尚無繁中翻譯）
7:54.780–7:56.700
auto这种前端页面的一个展示啊
（此句尚無繁中翻譯）
7:56.700–7:56.940
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
7:56.940–7:58.460
auto比如说做一个聊天的这种界面
（此句尚無繁中翻譯）
7:58.460–8:00.380
auto它的空间非常丰富啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:00.380–8:01.720
auto所以我们整个的话
（此句尚無繁中翻譯）
8:01.720–8:03.040
auto是基于了这个框架
（此句尚無繁中翻譯）
8:03.040–8:04.600
auto去做了一个前端应用啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:04.600–8:05.169
auto好
（此句尚無繁中翻譯）
8:05.169–8:07.069
auto然后包括侧边栏啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:07.069–8:08.169
auto还有这个logo是吧
（此句尚無繁中翻譯）
8:08.169–8:09.029
auto你看这个侧边栏
（此句尚無繁中翻譯）
8:09.029–8:10.329
auto我们可以隐藏跟展示
（此句尚無繁中翻譯）
8:10.329–8:12.689
auto就是一个多页面的这么一个导航
（此句尚無繁中翻譯）
8:12.689–8:13.769
auto对话加设置
（此句尚無繁中翻譯）
8:13.769–8:17.389
auto然后我们的这个智能客服对话啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:17.389–8:19.689
auto就是Rog这一块的一个核心技术的话
（此句尚無繁中翻譯）
8:19.689–8:21.569
auto是基于Long Graph去实现的
（此句尚無繁中翻譯）
8:21.569–8:22.189
enLong Graph
（此句尚無繁中翻譯）
8:22.189–8:24.629
auto大家应该都有听说过
（此句尚無繁中翻譯）
8:24.629–8:25.909
auto大家可能听说过Long Chain
（此句尚無繁中翻譯）
8:25.909–8:27.049
autoLong Chain的话
（此句尚無繁中翻譯）
8:27.049–8:30.589
auto是目前做AI制整体应用开发的一个框架
（此句尚無繁中翻譯）
8:30.589–8:30.889
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
8:30.889–8:35.109
auto就是我们可以做一些AI应用
（此句尚無繁中翻譯）
8:35.109–8:35.449
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
8:35.449–8:36.549
auto不光光是制整体
（此句尚無繁中翻譯）
8:36.549–8:38.309
auto它可以做很多AI应用
（此句尚無繁中翻譯）
8:38.309–8:40.289
auto但是它主要还是做制整体
（此句尚無繁中翻譯）
8:40.289–8:42.029
auto那么Long Graph的话
（此句尚無繁中翻譯）
8:42.029–8:44.409
auto它就专门是做一些复杂的制整体
（此句尚無繁中翻譯）
8:44.409–8:46.489
auto它是一种工作流的这种方式
（此句尚無繁中翻譯）
8:46.489–8:47.909
auto叫这个流程
（此句尚無繁中翻譯）
8:47.909–8:48.229
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
8:48.229–8:49.589
auto就是这种图形制的
（此句尚無繁中翻譯）
8:49.589–8:52.009
auto就是面向这个图形式的啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:52.009–8:53.029
auto流程式的这种
（此句尚無繁中翻譯）
8:53.029–8:55.509
auto多智能体的这种代理啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:55.509–8:56.209
auto这种场景啊
（此句尚無繁中翻譯）
8:56.209–8:58.269
auto就是比较企业级的这种复杂的
（此句尚無繁中翻譯）
8:58.269–9:00.589
autoagent的这种开发啊
（此句尚無繁中翻譯）
9:00.589–9:02.689
auto这种多智能体开发
（此句尚無繁中翻譯）
9:02.689–9:04.869
auto目前一般是基于Langgraph去做的
（此句尚無繁中翻譯）
9:04.869–9:06.689
auto是一个非常成熟的一个框架
（此句尚無繁中翻譯）
9:06.689–9:10.509
auto所以我们要基于Langgraph
（此句尚無繁中翻譯）
9:10.509–9:12.569
auto去实现整个Rug的一个核心流程
（此句尚無繁中翻譯）
9:12.569–9:16.609
auto然后包括一些这个行业的一些知识库啊
（此句尚無繁中翻譯）
9:16.609–9:18.289
auto比如说我们要做一些这个
（此句尚無繁中翻譯）
9:18.289–9:20.529
auto上传切分
（此句尚無繁中翻譯）
9:20.529–9:21.209
auto下量化
（此句尚無繁中翻譯）
9:21.209–9:21.589
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
9:21.589–9:23.669
auto那对应到我们这个工作里面
（此句尚無繁中翻譯）
9:23.669–9:25.809
auto我们现在要上传这个下量数据库
（此句尚無繁中翻譯）
9:25.809–9:26.489
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
9:26.489–9:29.889
auto就是文档上传上传这个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
9:29.889–9:31.229
auto新增一个知识库
（此句尚無繁中翻譯）
9:31.229–9:32.649
auto然后去给他做一些处理
（此句尚無繁中翻譯）
9:32.649–9:35.089
auto然后的话就是
（此句尚無繁中翻譯）
9:35.089–9:36.369
auto还要做切分
（此句尚無繁中翻譯）
9:36.369–9:37.909
auto比如说你这个文件很大
（此句尚無繁中翻譯）
9:37.909–9:38.649
auto你有一兆
（此句尚無繁中翻譯）
9:38.649–9:40.149
auto那我们不能直接说
（此句尚無繁中翻譯）
9:40.149–9:41.449
auto称到向量数据库里去了
（此句尚無繁中翻譯）
9:41.449–9:43.049
auto因为你把这个一兆的文件
（此句尚無繁中翻譯）
9:43.049–9:44.609
auto直接给他转化成向量的话
（此句尚無繁中翻譯）
9:44.609–9:46.969
auto首先这个上下文可能会超
（此句尚無繁中翻譯）
9:46.969–9:47.309
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
9:47.309–9:48.849
auto那有些啊
（此句尚無繁中翻譯）
9:48.849–9:50.409
auto那个模型
（此句尚無繁中翻譯）
9:50.409–9:51.929
auto它不只是这么大的一个上下文
（此句尚無繁中翻譯）
9:51.929–9:53.989
auto那这里就会涉及到一个切分的问题
（此句尚無繁中翻譯）
9:53.989–9:55.089
auto啊
（此句尚無繁中翻譯）
9:55.089–9:55.969
auto就是一个切分策略
（此句尚無繁中翻譯）
9:55.969–9:58.609
auto比如说我这么大的一个文档啊
（此句尚無繁中翻譯）
9:58.609–9:59.969
auto应该怎么来切分
（此句尚無繁中翻譯）
9:59.969–10:01.709
auto是按这个段落来切
（此句尚無繁中翻譯）
10:01.709–10:02.649
auto换行来切
（此句尚無繁中翻譯）
10:02.649–10:03.649
auto还是怎么样来切
（此句尚無繁中翻譯）
10:03.649–10:07.409
auto这个都是有这个对应的一个策略的
（此句尚無繁中翻譯）
10:07.409–10:08.729
auto包括做一些向量化
（此句尚無繁中翻譯）
10:08.729–10:09.089
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
10:09.089–10:12.709
auto这个整个是我们有一套成熟的一个方案啊
（此句尚無繁中翻譯）
10:12.709–10:13.729
auto然后这个
（此句尚無繁中翻譯）
10:13.729–10:16.669
auto然后就是检索是吧
（此句尚無繁中翻譯）
10:17.309–10:20.289
auto检索我们这里可以给它封做一个工具啊
（此句尚無繁中翻譯）
10:20.289–10:23.369
auto这个工具的话主要就是做用来做 RAG 的一个检索的
（此句尚無繁中翻譯）
10:23.369–10:26.969
auto那这里面我们相当于是共用了向量数据库啊
（此句尚無繁中翻譯）
10:26.969–10:29.789
auto就是我们定义了一个向量数据库啊
（此句尚無繁中翻譯）
10:29.789–10:32.909
auto然后我们不管是存储也好还是检索也好
（此句尚無繁中翻譯）
10:32.909–10:34.409
auto都要用到这个向量数据库
（此句尚無繁中翻譯）
10:34.409–10:36.729
auto所以这里面是一个公共的一个模块
（此句尚無繁中翻譯）
10:36.729–10:41.349
auto然后包括我们还要去做一些这个模型的一个调用是吧
（此句尚無繁中翻譯）
10:41.349–10:47.289
auto那这里面的模型我默认用的是OpenAI的这个GPT4O的这么一个模型啊
（此句尚無繁中翻譯）
10:47.309–10:49.569
auto当然大家你也可以选择其他模型
（此句尚無繁中翻譯）
10:49.569–10:51.949
auto用DeepSeek或者是本地部署模型
（此句尚無繁中翻譯）
10:51.949–10:53.689
auto或者千问都是OK的
（此句尚無繁中翻譯）
10:53.689–10:57.969
auto关键是看大家就是你目前有哪些模型
（此句尚無繁中翻譯）
10:57.969–10:59.869
auto你可以自由的去选择
（此句尚無繁中翻譯）
10:59.869–11:03.209
auto只是说你如果用的是千问的一个模型的话
（此句尚無繁中翻譯）
11:03.209–11:04.689
auto那可能有一些这个参数
（此句尚無繁中翻譯）
11:04.689–11:05.789
auto可能就要做一些调整
（此句尚無繁中翻譯）
11:05.789–11:07.889
auto我这里用的是OpenAI的这个模型
（此句尚無繁中翻譯）
11:07.889–11:11.809
auto然后包括我们还可以去用一些这个
（此句尚無繁中翻譯）
11:11.809–11:13.409
autoembedding是吧
（此句尚無繁中翻譯）
11:13.409–11:14.709
auto他会用一些工具类
（此句尚無繁中翻譯）
11:14.709–11:18.909
auto所以我们这里面要写一个这个工具的这么一个啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:18.909–11:19.869
auto这个脚本是吧
（此句尚無繁中翻譯）
11:19.869–11:21.229
auto这个脚本啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:21.229–11:24.049
auto主要是就是用来去做一些模型的一些接入的
（此句尚無繁中翻譯）
11:24.049–11:25.889
auto比如说调接口啊等等啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:25.889–11:27.909
auto那向量数据库我们用的是Chroma啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:27.909–11:30.909
auto这个是底层的一个向量数据库存储啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:30.909–11:32.369
auto然后embedding啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:32.369–11:38.129
auto就是比如说将我们的文本转化成这个向量坐标啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:38.129–11:39.109
auto我们用的是embedding
（此句尚無繁中翻譯）
11:39.109–11:40.849
auto然后做了这个chart
（此句尚無繁中翻譯）
11:40.849–11:44.329
auto就整个是用OpenAI的这个embedding
（此句尚無繁中翻譯）
11:44.329–11:45.549
auto这个模型去实验的
（此句尚無繁中翻譯）
11:45.549–11:47.129
auto所以这里给他梳理一下
（此句尚無繁中翻譯）
11:47.129–11:49.729
auto我们目前核心的一个技术栈有哪些啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:49.729–11:50.989
auto首先是Streamlit
（此句尚無繁中翻譯）
11:50.989–11:52.289
autoStreamlit的话
（此句尚無繁中翻譯）
11:52.289–11:56.169
auto是一个前端的一个快速开发的一个库啊
（此句尚無繁中翻譯）
11:56.169–11:57.349
auto那这个库的话
（此句尚無繁中翻譯）
11:57.349–11:59.309
auto大家你也可以自己去搜一下
（此句尚無繁中翻譯）
11:59.309–12:02.169
auto比如说你去可以去看到啊
（此句尚無繁中翻譯）
12:02.169–12:02.689
enStreamlit
（此句尚無繁中翻譯）
12:02.689–12:04.989
auto这个它是一个你看
（此句尚無繁中翻譯）
12:04.989–12:08.909
auto一个快速的这么一个做前端页面的啊
（此句尚無繁中翻譯）
12:08.909–12:10.009
auto就做各种应用的
（此句尚無繁中翻譯）
12:10.009–12:12.569
auto它的这个语法的话非常简单啊
（此句尚無繁中翻譯）
12:12.569–12:17.529
auto大家目前基本上你可以用AI去做各种各样的一些前端是吧
（此句尚無繁中翻譯）
12:17.529–12:21.789
auto然后你看他可以做出比较好的一些效果出来
（此句尚無繁中翻譯）
12:21.789–12:27.749
auto所以大家你如果整个这个RAG系统是基于Python去开发的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:27.749–12:29.549
auto那你其实可以什么呢
（此句尚無繁中翻譯）
12:29.549–12:30.709
auto前端你可以
（此句尚無繁中翻譯）
12:30.709–12:36.089
auto因为我们专业的前端可能还是用这个Node.js那一套嘛
（此句尚無繁中翻譯）
12:36.089–12:37.769
auto是吧我们React Vue
（此句尚無繁中翻譯）
12:37.769–12:40.249
auto但是你如果想快速去构建一个
（此句尚無繁中翻譯）
12:40.249–12:42.949
auto标准的外部交付页面的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:42.949–12:45.389
auto说白了就是这个给自己测试演示的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:45.389–12:46.609
auto你用Streamlit
（此句尚無繁中翻譯）
12:46.609–12:48.729
auto肯定是没什么问题的
（此句尚無繁中翻譯）
12:48.729–12:50.089
auto所以这个主要目标
（此句尚無繁中翻譯）
12:50.089–12:51.669
auto它就是要做快速构建
（此句尚無繁中翻譯）
12:51.669–12:55.549
auto所以目前市面上一些python的这种项目的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:55.549–12:56.249
auto前端的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:56.249–12:58.609
auto做演示用的话
（此句尚無繁中翻譯）
12:58.609–13:00.869
auto基本上都是基于这个Streamlit
（此句尚無繁中翻譯）
13:00.869–13:03.569
auto你像有一些大模型的一些训练
（此句尚無繁中翻譯）
13:03.569–13:04.729
auto部署是吧
（此句尚無繁中翻譯）
13:04.729–13:06.469
auto那个操作的界面的话
（此句尚無繁中翻譯）
13:06.469–13:08.929
auto很多都是基于Streamlit去用
（此句尚無繁中翻譯）
13:08.929–13:12.149
auto因为他非常方便做快速去做一些外部页面
（此句尚無繁中翻譯）
13:12.149–13:15.109
auto然后LangChain他要做的一个事情
（此句尚無繁中翻譯）
13:15.109–13:18.009
autoLangChain的话大家也可以去了解一下
（此句尚無繁中翻譯）
13:18.009–13:20.009
auto如果说你没接触过的话
（此句尚無繁中翻譯）
13:20.009–13:21.049
auto你可以去搜一下
（此句尚無繁中翻譯）
13:21.049–13:24.069
auto那么这个LangChain的话
（此句尚無繁中翻譯）
13:24.069–13:25.789
auto主要就是我们可以看到
（此句尚無繁中翻譯）
13:25.789–13:27.349
auto他这个里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
13:27.349–13:29.929
auto他是目前来说
（此句尚無繁中翻譯）
13:29.929–13:32.149
auto做一些AI智能体应用开发
（此句尚無繁中翻譯）
13:32.149–13:34.649
auto他是比较推荐的一个框架
（此句尚無繁中翻譯）
13:34.649–13:38.369
auto那这个他的一个迭代速度的话也非常快啊
（此句尚無繁中翻譯）
13:38.369–13:41.049
auto我们可以看到他的功能其实也非常强大
（此句尚無繁中翻譯）
13:41.049–13:43.229
auto可以做各种这个智能体的一个应用
（此句尚無繁中翻譯）
13:43.229–13:46.229
auto然后LangGraph的话啊
（此句尚無繁中翻譯）
13:46.229–13:48.769
auto就是上面这个LangChain跟LangGraph的一个分工
（此句尚無繁中翻譯）
13:48.769–13:51.089
auto就是LangChain主要是管模型调用
（此句尚無繁中翻譯）
13:51.089–13:52.889
auto文档切分与加载
（此句尚無繁中翻譯）
13:52.889–13:54.529
auto然后检索工具封装
（此句尚無繁中翻譯）
13:54.529–13:56.409
auto那么这个LangGraph的话
（此句尚無繁中翻譯）
13:56.409–13:58.909
auto他就去管这个agent状态机
（此句尚無繁中翻譯）
13:58.909–14:01.509
auto然后模型工具循环啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:01.509–14:04.429
auto就是他主要是管这个agent的一个构建的
（此句尚無繁中翻譯）
14:04.429–14:05.829
auto包括他的一个状态啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:05.829–14:06.869
auto数据流转啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:06.869–14:08.709
auto然后工具的一个调用啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:08.709–14:09.929
auto循环啊等等的
（此句尚無繁中翻譯）
14:09.929–14:11.309
auto所以这个目标
（此句尚無繁中翻譯）
14:11.309–14:13.389
auto他主要就是围绕着这个agent
（此句尚無繁中翻譯）
14:13.389–14:14.909
auto去做一个展开的
（此句尚無繁中翻譯）
14:14.909–14:16.169
auto然后 LangChain 就是
（此句尚無繁中翻譯）
14:16.169–14:19.629
auto主要是做一些 RAG 的这个应用的一些集成
（此句尚無繁中翻譯）
14:19.629–14:20.829
auto啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:20.829–14:24.969
auto那个 Chroma 的话就是一款这个向量数据库啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:24.969–14:26.869
auto这个是一款开源的向量数据库
（此句尚無繁中翻譯）
14:26.869–14:27.869
auto这个数据库
（此句尚無繁中翻譯）
14:27.869–14:29.129
auto他既支持本地部署
（此句尚無繁中翻譯）
14:29.129–14:31.029
auto也支持服务器的那个部署啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:31.029–14:33.749
auto主要就是用来存储这个向量数据库
（此句尚無繁中翻譯）
14:33.749–14:35.949
auto做一些数据的一些存储
（此句尚無繁中翻譯）
14:35.949–14:39.769
auto然后我们还可以去整合一些多平台的一些
（此句尚無繁中翻譯）
14:39.769–14:40.369
auto这个什么的
（此句尚無繁中翻譯）
14:40.369–14:42.769
auto比如说大家想用这个本地部署是吧
（此句尚無繁中翻譯）
14:42.769–14:43.849
auto那你就用 Ollama
（此句尚無繁中翻譯）
14:43.849–14:47.469
auto所以这里面我们其实提供了一些个路口啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:47.469–14:49.049
auto我们可以通过 Ollama
（此句尚無繁中翻譯）
14:49.049–14:51.409
auto然后或者是其他的一些啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:51.409–14:52.249
ensference
（此句尚無繁中翻譯）
14:52.249–14:54.969
auto可以做一些模型的一个加载
（此句尚無繁中翻譯）
14:54.969–14:59.609
auto也就是我们可以用这个在线的一个模型啊
（此句尚無繁中翻譯）
14:59.609–15:00.469
auto就是公网的一个模型
（此句尚無繁中翻譯）
15:00.469–15:01.989
auto也可以用私有化的 Ollama 模型
（此句尚無繁中翻譯）
15:01.989–15:03.229
auto这个都是OK的啊
（此句尚無繁中翻譯）
15:03.229–15:04.109
auto给大家的一个需要
（此句尚無繁中翻譯）
15:04.109–15:07.949
auto那么我们为什么用Codex开发啊
（此句尚無繁中翻譯）
15:07.949–15:09.529
auto首先Codex的话
（此句尚無繁中翻譯）
15:09.529–15:11.889
auto本身你可以把它看作是一个整体啊
（此句尚無繁中翻譯）
15:11.889–15:13.369
auto因为它不仅可以生成代码
（此句尚無繁中翻譯）
15:13.369–15:14.769
auto还能读项目改文件
（此句尚無繁中翻譯）
15:14.769–15:15.609
auto跑命令修 bug
（此句尚無繁中翻譯）
15:15.609–15:16.769
auto所以说
（此句尚無繁中翻譯）
15:16.769–15:18.549
auto我们这里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
15:18.549–15:19.789
auto基于Codex开发
（此句尚無繁中翻譯）
15:19.789–15:21.329
auto逻辑就不太一样了
（此句尚無繁中翻譯）
15:21.329–15:23.589
auto那就是以提示词啊
（此句尚無繁中翻譯）
15:23.589–15:25.309
auto像我们前面给大家讲的是
（此句尚無繁中翻譯）
15:25.309–15:27.689
auto这个面向规范的
（此句尚無繁中翻譯）
15:27.689–15:29.329
auto这么一个驱动的方式开发啊
（此句尚無繁中翻譯）
15:29.329–15:30.829
auto所以说我们其实
（此句尚無繁中翻譯）
15:30.829–15:32.289
auto现在去开发项目的话
（此句尚無繁中翻譯）
15:32.289–15:34.289
auto大家只要把提示词梳理出来就可以了
（此句尚無繁中翻譯）
15:34.289–15:35.569
auto不需要你去写代码了
（此句尚無繁中翻譯）
15:35.569–15:37.669
auto然后他就可以快速去开发一个模块
（此句尚無繁中翻譯）
15:37.669–15:41.789
auto所以这个就是正常的一个AI编程的一个正确的姿势
（此句尚無繁中翻譯）
15:41.789–15:43.969
auto所以我们等下的一个开发的话
（此句尚無繁中翻譯）
15:43.969–15:46.389
auto基本上自己是不用手写一行代码的
（此句尚無繁中翻譯）
15:46.389–15:49.349
auto都是交给Codex去做代码生成
（此句尚無繁中翻譯）
15:49.349–15:53.789
auto然后由他去做一个这个功能一个开发
（此句尚無繁中翻譯）
15:53.789–15:55.789
auto所以大家首先第一步要做的就是
（此句尚無繁中翻譯）
15:55.789–15:58.129
auto我们要把Codex的一个环境准备好
（此句尚無繁中翻譯）
15:58.129–16:01.289
auto那么大家听到之前的这个章节的话
（此句尚無繁中翻譯）
16:01.289–16:02.649
auto我相信这个codex环境
（此句尚無繁中翻譯）
16:02.649–16:03.549
auto大家都已经装好了
（此句尚無繁中翻譯）
16:03.549–16:05.649
auto所以这一步我就简单介绍一下
（此句尚無繁中翻譯）
16:05.649–16:07.229
auto就是咱们得把codex
（此句尚無繁中翻譯）
16:07.229–16:09.129
auto我这里安装方式的话
（此句尚無繁中翻譯）
16:09.129–16:10.229
auto主要是讲的这个
（此句尚無繁中翻譯）
16:10.574–16:12.214
auto主要是讲了这个他的命令行方式啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:12.214–16:13.754
auto所以大家不管是命令行
（此句尚無繁中翻譯）
16:13.754–16:16.234
auto还是我们之前讲的这个啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:16.234–16:20.054
autoCodex app或者是这个啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:20.054–16:21.774
autoVS Code的那个插件啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:21.774–16:23.174
auto都都是可以的啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:23.174–16:24.394
auto看大家习惯用哪一种
（此句尚無繁中翻譯）
16:24.394–16:26.634
auto然后完了之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
16:26.634–16:28.754
auto你可以去配置一下这个API密钥啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:28.754–16:32.114
auto因为我采用的是这种API key的这种方式去连接的
（此句尚無繁中翻譯）
16:32.114–16:33.734
auto所以看大家的一个实际情况
（此句尚無繁中翻譯）
16:33.734–16:35.854
auto我们前面有给大家讲连接方式
（此句尚無繁中翻譯）
16:35.854–16:38.214
auto就是你要么是登录啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:38.214–16:42.194
auto用官方那个ChatGPT的这个网站跳转做授权
（此句尚無繁中翻譯）
16:42.194–16:47.494
auto还有一种的话是你可以这个配一个API密钥啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:47.494–16:48.394
auto这个都是OK的
（此句尚無繁中翻譯）
16:48.394–16:50.754
auto看大家的一个实际需求吧
（此句尚無繁中翻譯）
16:50.754–16:53.374
auto就是你的一个实际情况是什么
（此句尚無繁中翻譯）
16:53.374–16:57.174
auto然后我这里面就是去配一下这个环境变量
（此句尚無繁中翻譯）
16:57.174–16:58.734
auto它基本上就可以用了啊
（此句尚無繁中翻譯）
16:58.734–17:00.634
auto但是你这里配完之后
（此句尚無繁中翻譯）
17:00.634–17:03.214
auto你需要把终端这个重启一下才能生效啊
（此句尚無繁中翻譯）
17:03.214–17:04.794
auto这个是呃
（此句尚無繁中翻譯）
17:04.794–17:07.294
auto这个是在Mac或者Linux上面的一个配置
（此句尚無繁中翻譯）
17:07.294–17:08.574
auto这个是Windows上面
（此句尚無繁中翻譯）
17:08.574–17:11.834
auto我们用的是setx这么一个命令啊
（此句尚無繁中翻譯）
17:11.834–17:13.494
auto好
（此句尚無繁中翻譯）
17:13.494–17:14.414
auto完了之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
17:14.414–17:18.634
auto就是我们现在就可以进入到我们的一个项目应用开发了啊
（此句尚無繁中翻譯）
17:18.634–17:22.034
auto就是接下来我们要建一个项目录是吧
（此句尚無繁中翻譯）
17:22.034–17:25.334
auto那比如说我现在这个里面
（此句尚無繁中翻譯）
17:25.334–17:26.134
auto给他看一下
（此句尚無繁中翻譯）
17:26.134–17:30.434
auto我们进入到这个Codex
（此句尚無繁中翻譯）
17:30.434–17:30.994
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
17:30.994–17:33.394
auto进入到这个Codex里面去
（此句尚無繁中翻譯）
17:33.394–17:34.694
auto然后的话
（此句尚無繁中翻譯）
17:34.694–17:36.994
auto这里面我们建一个目录
（此句尚無繁中翻譯）
17:36.994–17:39.874
auto叫做这个RAG
（此句尚無繁中翻譯）
17:39.874–17:42.014
enSystem
（此句尚無繁中翻譯）
17:42.014–17:44.474
autoRAG系统
（此句尚無繁中翻譯）
17:44.474–17:46.054
auto然后在这个里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
17:46.054–17:49.054
auto我们要用终端管理员的方式打开
（此句尚無繁中翻譯）
17:49.054–17:54.154
auto然后切换到底盘
（此句尚無繁中翻譯）
17:54.154–17:56.914
auto切换到Codex
（此句尚無繁中翻譯）
17:56.914–17:59.394
auto下面有一个目录叫做RAGSystem
（此句尚無繁中翻譯）
17:59.394–18:01.754
auto然后我们进入Codex
（此句尚無繁中翻譯）
18:01.754–18:08.234
auto进入Codex之后
（此句尚無繁中翻譯）
18:08.234–18:09.794
auto我首先调一下这个权限
（此句尚無繁中翻譯）
18:09.794–18:14.254
auto把这个权限改成这个不需要授权的
（此句尚無繁中翻譯）
18:14.254–18:16.154
auto因为我不想反复的去确认
（此句尚無繁中翻譯）
18:16.154–18:18.514
auto这里因为进入正常编码开发了
（此句尚無繁中翻譯）
18:18.514–18:19.994
auto所以就不需要确认了
（此句尚無繁中翻譯）
18:19.994–18:21.114
auto直接让他干活就行了
（此句尚無繁中翻譯）
18:21.114–18:22.894
auto我们把这个权限放开
（此句尚無繁中翻譯）
18:22.894–18:25.274
auto就是不需要再用户再确认了
（此句尚無繁中翻譯）
18:25.274–18:27.154
auto好
（此句尚無繁中翻譯）
18:27.154–18:28.974
auto然后这个地方的话就是
（此句尚無繁中翻譯）
18:28.974–18:31.674
auto你看我刚刚讲的这个授权模式
（此句尚無繁中翻譯）
18:31.674–18:33.454
auto我就是用的这一种
（此句尚無繁中翻譯）
18:33.454–18:35.054
auto就把权限全部全自动了
（此句尚無繁中翻譯）
18:35.054–18:37.054
auto这个是我们因为
（此句尚無繁中翻譯）
18:37.054–18:40.514
auto我们前面给大家讲了这几种权限
（此句尚無繁中翻譯）
18:40.514–18:42.214
auto就是涉及到一些敏感操作
（此句尚無繁中翻譯）
18:42.214–18:43.614
auto一些敏感命令执行的时候
（此句尚無繁中翻譯）
18:43.614–18:46.334
auto我建议大家就是需要用户去确认
（此句尚無繁中翻譯）
18:46.334–18:47.954
auto就如果你个初学者
（此句尚無繁中翻譯）
18:47.954–18:49.414
auto你要保证安全的
（此句尚無繁中翻譯）
18:49.414–18:50.534
auto你就用这种模式
（此句尚無繁中翻譯）
18:50.534–18:53.454
auto如果说你已经熟悉了
（此句尚無繁中翻譯）
18:53.454–18:53.754
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
18:53.754–18:55.274
auto那你要快速提效
（此句尚無繁中翻譯）
18:55.274–18:56.874
auto你就用auto的这个模式
（此句尚無繁中翻譯）
18:56.874–18:58.474
auto但以前叫auto edit
（此句尚無繁中翻譯）
18:58.474–18:59.854
auto现在叫auto review
（此句尚無繁中翻譯）
18:59.854–19:01.374
auto差不多的一个意思
（此句尚無繁中翻譯）
19:01.374–19:03.694
auto就是他会根据实际一个情况
（此句尚無繁中翻譯）
19:03.694–19:05.474
auto自动帮你去授权访问
（此句尚無繁中翻譯）
19:05.474–19:06.654
auto但是在某一些
（此句尚無繁中翻譯）
19:06.654–19:09.454
auto比如说要执行一些 rm -rf 的
（此句尚無繁中翻譯）
19:09.454–19:10.214
auto一些命令的时候
（此句尚無繁中翻譯）
19:10.214–19:11.874
auto这些敏感操作的时候
（此句尚無繁中翻譯）
19:11.874–19:12.914
auto他还是需要授权
（此句尚無繁中翻譯）
19:12.914–19:13.794
auto所以
（此句尚無繁中翻譯）
19:13.794–19:16.434
auto但是他大部分命令都会放开
（此句尚無繁中翻譯）
19:16.434–19:19.874
auto所以这个就看大家的一个实际情况
（此句尚無繁中翻譯）
19:19.874–19:21.434
auto如果说你属于这个阶段
（此句尚無繁中翻譯）
19:21.434–19:22.194
auto你就用这种模式
（此句尚無繁中翻譯）
19:22.194–19:24.014
auto我目前用的是这种模式
（此句尚無繁中翻譯）
19:24.014–19:26.714
auto就是我需要他全自动去帮我去跑了
（此句尚無繁中翻譯）
19:26.714–19:29.694
auto所以我不需要关注那么多授权的东西
（此句尚無繁中翻譯）
19:29.694–19:34.614
auto那么首先就是我们要做一个需求的一个拆解跟架构设计
（此句尚無繁中翻譯）
19:34.614–19:34.914
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
19:34.914–19:38.914
auto就大家你用Codex做项目
（此句尚無繁中翻譯）
19:38.914–19:41.714
auto你不是一上来就直接让Codex帮我写一个智能客服系统
（此句尚無繁中翻譯）
19:41.714–19:44.254
auto那这样生成的这个效果肯定是不行的
（此句尚無繁中翻譯）
19:44.254–19:46.434
auto因为你需求都没描述清楚呢
（此句尚無繁中翻譯）
19:46.434–19:47.994
auto你首先啊
（此句尚無繁中翻譯）
19:47.994–19:50.454
auto我们虽然是用Codex去提效
（此句尚無繁中翻譯）
19:50.454–19:52.194
auto但是的话
（此句尚無繁中翻譯）
19:52.194–19:53.794
auto大家不要觉得就是
（此句尚無繁中翻譯）
19:53.794–19:55.854
autoAI就能模拟搞定一切了是吧
（此句尚無繁中翻譯）
19:55.854–19:58.714
auto就是你的整个软件开发的这个过程
（此句尚無繁中翻譯）
19:58.714–19:59.674
auto你还是得有的
（此句尚無繁中翻譯）
19:59.674–20:00.894
auto比如说做技术方案
（此句尚無繁中翻譯）
20:00.894–20:01.754
auto做架构设计
（此句尚無繁中翻譯）
20:01.754–20:02.834
auto这个跑不了的
（此句尚無繁中翻譯）
20:02.834–20:05.214
auto因为这是个系统
（此句尚無繁中翻譯）
20:05.214–20:06.094
auto这个系统的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:06.094–20:07.554
auto会涉及到非常多的模块
（此句尚無繁中翻譯）
20:07.554–20:09.494
auto需求的话会有大需求
（此句尚無繁中翻譯）
20:09.494–20:11.414
auto然后每个任务要做拆分的
（此句尚無繁中翻譯）
20:11.414–20:12.394
auto那AI的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:12.394–20:15.634
auto他比较适合的是执行某一个任务
（此句尚無繁中翻譯）
20:15.634–20:17.514
auto所以说你如果没有帮他
（此句尚無繁中翻譯）
20:17.514–20:19.714
auto没有帮他把任务拆出来的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:19.714–20:21.614
auto那他帮你干活的时候
（此句尚無繁中翻譯）
20:21.614–20:22.974
auto可能就会出现各种各样的问题
（此句尚無繁中翻譯）
20:22.974–20:24.474
auto所以大家尽量要细化
（此句尚無繁中翻譯）
20:24.474–20:26.294
auto这是一个非常大的一个原则
（此句尚無繁中翻譯）
20:26.294–20:29.294
auto所以我们第一步的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:29.294–20:31.114
auto就大家要把认知给他对齐一下
（此句尚無繁中翻譯）
20:31.114–20:33.734
auto要按照一个正常的软件开发的一个流程
（此句尚無繁中翻譯）
20:33.734–20:35.414
auto去做一个交互
（此句尚無繁中翻譯）
20:35.414–20:37.374
auto比如说第一步
（此句尚無繁中翻譯）
20:37.374–20:40.294
auto我们你现在要做一个RAG的这个系统的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:40.294–20:41.894
auto你首先得输出技术方案吧
（此句尚無繁中翻譯）
20:41.894–20:43.194
auto那那技术方案
（此句尚無繁中翻譯）
20:43.194–20:44.374
auto以前我们做架构设计
（此句尚無繁中翻譯）
20:44.374–20:46.394
auto大家要画这个什么流程图啊
（此句尚無繁中翻譯）
20:46.394–20:47.614
auto架构图啊
（此句尚無繁中翻譯）
20:47.614–20:48.954
auto各种各样的一些图是吧
（此句尚無繁中翻譯）
20:48.954–20:51.854
auto那现在其实有了这些个东西之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:51.854–20:54.414
auto有了AI有了Codex之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:54.414–20:55.874
auto那这些工作的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:55.874–20:57.334
auto其实都可以交给AI去做了
（此句尚無繁中翻譯）
20:57.334–20:57.994
auto但是的话
（此句尚無繁中翻譯）
20:57.994–21:00.754
auto你的一个前提就是你这个提示词
（此句尚無繁中翻譯）
21:00.754–21:02.054
auto你得写清楚是吧
（此句尚無繁中翻譯）
21:02.054–21:02.874
auto比如说我们这里
（此句尚無繁中翻譯）
21:02.874–21:05.354
auto我要开发一个RAG智能客服系统
（此句尚無繁中翻譯）
21:05.354–21:07.334
auto技术在限定为Web页面
（此句尚無繁中翻譯）
21:07.334–21:09.414
auto然后Agent的编排是什么什么
（此句尚無繁中翻譯）
21:09.414–21:10.994
auto向量数据库是什么
（此句尚無繁中翻譯）
21:10.994–21:12.614
auto知识的模型是什么是吧
（此句尚無繁中翻譯）
21:12.614–21:14.414
auto然后功能需求
（此句尚無繁中翻譯）
21:14.414–21:16.034
auto一个知识库页面
（此句尚無繁中翻譯）
21:16.034–21:18.754
auto然后可以新建知识库
（此句尚無繁中翻譯）
21:18.754–21:20.774
auto上传markdown文档自动切分
（此句尚無繁中翻譯）
21:20.774–21:24.154
auto就是咱们得把需求描述的非常清楚
（此句尚無繁中翻譯）
21:24.154–21:26.534
auto并且这个知识库多选
（此句尚無繁中翻譯）
21:26.534–21:27.234
auto是吧可选
（此句尚無繁中翻譯）
21:27.234–21:29.374
auto然后对话的时候可以启用哪些知识库
（此句尚無繁中翻譯）
21:29.374–21:31.754
auto然后我们写了功能需求之后
（此句尚無繁中翻譯）
21:31.754–21:33.774
auto我们还就是要一定要提出来啊
（此句尚無繁中翻譯）
21:33.774–21:35.514
auto就是请先不要写代码
（此句尚無繁中翻譯）
21:35.514–21:39.614
auto先输出这个推荐项目的一个目录结构
（此句尚無繁中翻譯）
21:39.614–21:41.194
auto每个模块的一个工程职责
（此句尚無繁中翻譯）
21:41.194–21:42.874
auto然后建议的开发顺序
（此句尚無繁中翻譯）
21:42.874–21:44.594
auto从底层到上层
（此句尚無繁中翻譯）
21:44.594–21:47.054
auto这个就是要我们要做一个架构设计
（此句尚無繁中翻譯）
21:47.054–21:48.834
auto把一些相关的文档给它输出出来
（此句尚無繁中翻譯）
21:48.834–21:50.574
auto而不是说直接就开发了
（此句尚無繁中翻譯）
21:50.574–21:52.074
auto所以第一步的话
（此句尚無繁中翻譯）
21:52.074–21:54.214
auto大家首先要复制一下
（此句尚無繁中翻譯）
21:54.214–21:55.314
auto就是把这个提示词
（此句尚無繁中翻譯）
21:55.314–21:56.554
auto我们要一步的去生成
（此句尚無繁中翻譯）
21:56.554–21:59.294
auto那这个里面我用这个
（此句尚無繁中翻譯）
21:59.294–22:01.054
auto我们打开
（此句尚無繁中翻譯）
22:01.054–22:02.474
auto我们在这个里面给它来看
（此句尚無繁中翻譯）
22:02.474–22:03.414
auto会比较清新一些
（此句尚無繁中翻譯）
22:03.414–22:05.654
auto因为这个看起来不是很方便
（此句尚無繁中翻譯）
22:05.654–22:07.994
auto然后我们打开这个目录
（此句尚無繁中翻譯）
22:07.994–22:12.334
auto然后这个目录我们选择这个RagSystem
（此句尚無繁中翻譯）
22:12.334–22:15.994
auto然后在这个里面发起一个对话
（此句尚無繁中翻譯）
22:15.994–22:19.674
auto在这个大家会看得更清晰一些啊
（此句尚無繁中翻譯）
22:19.674–22:22.734
auto在这个里面他有时候看的不是很方便
（此句尚無繁中翻譯）
22:22.734–22:27.254
auto然后大家看啊
（此句尚無繁中翻譯）
22:27.254–22:28.294
auto在这个里面你看
（此句尚無繁中翻譯）
22:28.294–22:31.194
auto他就开始帮我们去规划了啊
（此句尚無繁中翻譯）
22:31.194–22:34.334
auto因为我之前规范里面写到DDD分层来组织
（此句尚無繁中翻譯）
22:34.334–22:36.314
auto所以他也把这个规范加入进来了
（此句尚無繁中翻譯）
22:36.314–22:39.054
auto你看这个是他就是规划的一个目录结构
（此句尚無繁中翻譯）
22:39.054–22:40.634
auto是吧什么RAG系统啊是吧
（此句尚無繁中翻譯）
22:40.634–22:42.954
auto然后配置啊数据啊
（此句尚無繁中翻譯）
22:42.954–22:45.594
auto然后包括一些模块啊是吧
（此句尚無繁中翻譯）
22:45.594–22:48.954
auto然后一些应用程序啊是吧
（此句尚無繁中翻譯）
22:48.954–22:50.774
auto你看是不是帮我们规划的非常清楚
（此句尚無繁中翻譯）
22:50.774–22:52.694
auto什么agent state node是吧
（此句尚無繁中翻譯）
22:52.694–22:55.694
auto你看按照模块职责划分
（此句尚無繁中翻譯）
22:55.694–22:57.614
auto负责stream里的钱的交互
（此句尚無繁中翻譯）
22:57.614–23:02.534
auto然后这个放核心的一些什么模块是吧
（此句尚無繁中翻譯）
23:02.534–23:06.494
auto然后还有一些这个规划相关的
（此句尚無繁中翻譯）
23:06.494–23:09.994
auto你看他包括建议的这个开发步骤都帮我们调好了
（此句尚無繁中翻譯）
23:09.994–23:12.214
auto比如说先定义领域模型
（此句尚無繁中翻譯）
23:12.214–23:16.954
auto然后再去实现基础的一些配置与模型的一个适配
（此句尚無繁中翻譯）
23:16.954–23:20.994
auto再包括去做一些什么markdown加载与切分是吧
（此句尚無繁中翻譯）
23:20.994–23:24.594
auto然后还有一些实现chroma向量库的一些适配
（此句尚無繁中翻譯）
23:24.594–23:28.194
auto包括这个知识库这个啊
（此句尚無繁中翻譯）
23:28.194–23:29.434
auto库的一些逻辑
（此句尚無繁中翻譯）
23:29.434–23:30.914
auto然后去实现一些
（此句尚無繁中翻譯）
23:30.914–23:33.334
auto这个检索的逻辑啊
（此句尚無繁中翻譯）
23:33.334–23:35.774
auto包括LangGraph的这个Agent等等的是吧
（此句尚無繁中翻譯）
23:35.774–23:38.394
auto他会帮你把这个步骤
（此句尚無繁中翻譯）
23:38.394–23:39.954
auto全部给梳理清楚
（此句尚無繁中翻譯）
23:39.954–23:42.134
auto所以说这个里面的话
（此句尚無繁中翻譯）
23:42.134–23:43.814
auto大家首先你要看一下
（此句尚無繁中翻譯）
23:43.814–23:44.634
auto他基本的逻辑
（此句尚無繁中翻譯）
23:44.634–23:46.914
auto是不是按照你的一个要求去做的啊
（此句尚無繁中翻譯）
23:46.914–23:50.254
auto这个有没有达到你的一个要求
（此句尚無繁中翻譯）
23:50.254–23:52.594
auto包括他的一些这个
（此句尚無繁中翻譯）
23:52.594–23:54.514
auto模块是吧
（此句尚無繁中翻譯）
23:54.514–23:55.814
auto然后开发顺序
（此句尚無繁中翻譯）
23:55.814–23:57.054
auto这些东西有没有问题
（此句尚無繁中翻譯）
23:57.054–24:00.914
auto然后这个就是确认没问题之后
（此句尚無繁中翻譯）
24:00.914–24:03.494
auto你可以开始让他干嘛呢
（此句尚無繁中翻譯）
24:03.494–24:08.634
auto接下来我们就开始去生成一些这个文档了
（此句尚無繁中翻譯）
24:08.634–24:08.934
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
24:09.331–24:10.551
auto但我们其实
（此句尚無繁中翻譯）
24:10.551–24:12.411
auto他现在是按DDD做的
（此句尚無繁中翻譯）
24:12.411–24:13.091
auto我们其实
（此句尚無繁中翻譯）
24:13.091–24:15.111
auto还不需要那么多
（此句尚無繁中翻譯）
24:15.111–24:16.331
auto这个DDD的一些规范
（此句尚無繁中翻譯）
24:16.331–24:19.931
auto所以这里面我先是先调一下
（此句尚無繁中翻譯）
24:19.931–24:21.951
auto因为按他按DDD规划的话
（此句尚無繁中翻譯）
24:21.951–24:23.711
auto那个模块会插得很细啊
（此句尚無繁中翻譯）
24:23.711–24:28.711
auto但其实我们可以不需要用到那么细啊
（此句尚無繁中翻譯）
24:28.711–24:35.551
auto所以这个里面看一下
（此句尚無繁中翻譯）
24:35.551–24:42.571
auto我们可以这里面可以调整一下
（此句尚無繁中翻譯）
24:42.571–24:45.571
auto全局的这个DDD的一些规范啊
（此句尚無繁中翻譯）
24:45.571–24:47.811
auto我们找到那个用户目录
（此句尚無繁中翻譯）
24:47.811–24:52.211
auto然后找到点Codex
（此句尚無繁中翻譯）
24:53.711–24:56.711
auto嗯
（此句尚無繁中翻譯）
25:00.711–25:01.211
auto嗯
（此句尚無繁中翻譯）
25:01.211–25:05.211
auto然后Codex里面有我之前看一下啊
（此句尚無繁中翻譯）
25:05.211–25:07.211
enRules
（此句尚無繁中翻譯）
25:13.211–25:17.711
auto之前应该是我去写过一个这个agents.md啊
（此句尚無繁中翻譯）
25:23.711–25:29.351
auto或者说咱们找不到的时候
（此句尚無繁中翻譯）
25:29.351–25:30.271
auto你机器可以Goend的
（此句尚無繁中翻譯）
25:30.271–25:38.651
auto帮我读取下系统全局的agents.md
（此句尚無繁中翻譯）
25:38.651–25:43.711
auto当前用户
（此句尚無繁中翻譯）
25:43.711–25:48.711
auto因为我之前那个agents.md里面写了一些这个
（此句尚無繁中翻譯）
25:48.711–25:50.891
autoddd的一些规范
（此句尚無繁中翻譯）
25:50.891–25:52.791
auto所以我现在要把这个规范给去掉
（此句尚無繁中翻譯）
25:52.791–25:54.811
auto不然到时候生成代码的时候
（此句尚無繁中翻譯）
25:54.811–25:56.911
auto可能会有一些这个问题啊
（此句尚無繁中翻譯）
25:56.911–25:59.191
auto但是他这个模块就这样去分
（此句尚無繁中翻譯）
25:59.191–25:59.851
auto也没什么问题
（此句尚無繁中翻譯）
25:59.851–26:01.731
auto只是说他这里拆的太细了
（此句尚無繁中翻譯）
26:01.731–26:03.191
auto你看什么Domain啊
（此句尚無繁中翻譯）
26:03.191–26:05.651
auto其实我们这么一个项目的话
（此句尚無繁中翻譯）
26:05.651–26:07.271
auto暂时还不需要用到DDD啊
（此句尚無繁中翻譯）
26:07.271–26:09.491
autoDDD一般是用在一些复杂的
（此句尚無繁中翻譯）
26:09.491–26:10.611
auto一些大型系统上面
（此句尚無繁中翻譯）
26:10.611–26:12.291
auto比如说一些ERP系统
（此句尚無繁中翻譯）
26:12.291–26:13.591
auto模块非常多的场景下
（此句尚無繁中翻譯）
26:13.591–26:14.811
auto用DDD没问题
（此句尚無繁中翻譯）
26:14.811–26:17.991
auto但实际上我们不需要那么麻烦啊
（此句尚無繁中翻譯）
26:17.991–26:20.611
auto你看我之前这个文档里面
（此句尚無繁中翻譯）
26:20.611–26:23.451
auto我写了一个什么 DV 驱动的方式开发
（此句尚無繁中翻譯）
26:23.571–26:25.511
auto这是之前的我的规范
（此句尚無繁中翻譯）
26:25.511–26:27.171
auto那我现在要把它去掉
（此句尚無繁中翻譯）
26:29.211–26:31.171
autocodex下面有一个
（此句尚無繁中翻譯）
26:32.451–26:33.611
enagents
（此句尚無繁中翻譯）
26:33.611–26:35.051
auto你看这是我之前加的
（此句尚無繁中翻譯）
26:36.171–26:39.451
auto我现在把它去掉
（此句尚無繁中翻譯）
26:40.771–26:42.971
auto然后这里面我们重新发起一个对话
（此句尚無繁中翻譯）
26:43.851–26:46.651
auto把之前的提示词复制一下
（此句尚無繁中翻譯）
26:46.651–26:48.171
auto重新发起一个对话
（此句尚無繁中翻譯）
26:48.171–26:50.951
auto我们再来让它生成一下
（此句尚無繁中翻譯）
26:50.951–27:01.591
auto我们这里看一下
（此句尚無繁中翻譯）
27:01.591–27:02.351
auto这个里面
（此句尚無繁中翻譯）
27:02.351–27:05.171
auto你看现在就不是DDD了
（此句尚無繁中翻譯）
27:05.171–27:08.411
auto后面同时也按照DDD风格推进
（此句尚無繁中翻譯）
27:08.411–27:12.051
auto这里面还是DDD没有生效
（此句尚無繁中翻譯）
27:12.051–27:14.391
auto没有保存
（此句尚無繁中翻譯）
27:14.391–27:18.851
auto我直接跟他说
（此句尚無繁中翻譯）
27:18.851–27:22.391
auto我再发几个对话
（此句尚無繁中翻譯）
27:22.391–27:28.131
auto可能是不是要重启一下
（此句尚無繁中翻譯）
27:44.391–27:57.191
auto那现在模块就少了一些了
（此句尚無繁中翻譯）
27:57.191–27:59.631
auto应该那个DDD的那个已经失效了
（此句尚無繁中翻譯）
27:59.631–28:01.091
auto模块少了一些了
（此句尚無繁中翻譯）
28:01.091–28:05.291
auto然后的话就是我们看一下整个的一个逻辑啊
（此句尚無繁中翻譯）
28:05.291–28:05.991
auto你像这个APP
（此句尚無繁中翻譯）
28:05.991–28:08.111
auto它只负责 stream 里的界面的交互
（此句尚無繁中翻譯）
28:08.111–28:12.591
autodomain的话就负责一些这个核心的一个业务概念啊
（此句尚無繁中翻譯）
28:12.591–28:13.691
auto然后application是什么
（此句尚無繁中翻譯）
28:13.691–28:15.791
auto然后外部技术实现是什么
（此句尚無繁中翻譯）
28:15.791–28:18.911
auto然后包括他的一些细节
（此句尚無繁中翻譯）
28:18.911–28:19.411
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
28:19.411–28:20.471
auto就怎么来实现
（此句尚無繁中翻譯）
28:20.471–28:21.851
auto好
（此句尚無繁中翻譯）
28:21.851–28:23.031
auto这一步之后的话
（此句尚無繁中翻譯）
28:23.031–28:24.151
auto接下来干嘛呢
（此句尚無繁中翻譯）
28:24.151–28:26.251
auto接下来就是我们要去逐步实现
（此句尚無繁中翻譯）
28:26.251–28:28.011
auto整个的一个逻辑
（此句尚無繁中翻譯）
28:28.011–28:29.391
auto比如说
（此句尚無繁中翻譯）
28:29.391–28:31.171
auto这里面有两块
（此句尚無繁中翻譯）
28:31.171–28:33.851
auto就一块你可以按照他的一个目录结构去生成
（此句尚無繁中翻譯）
28:33.851–28:34.931
auto还有一块的话
（此句尚無繁中翻譯）
28:34.931–28:37.071
auto就是你有自己的一个规划
（此句尚無繁中翻譯）
28:37.071–28:40.671
auto你想按你的方式去做一个目录生成
（此句尚無繁中翻譯）
28:40.671–28:42.131
auto那你就可以把这个复制一下
（此句尚無繁中翻譯）
28:42.131–28:43.371
auto请
（此句尚無繁中翻譯）
28:43.371–28:53.051
auto参考我的目录结构规范进行调整
（此句尚無繁中翻譯）
28:53.051–29:03.071
auto生成对应的目录结构
（此句尚無繁中翻譯）
29:03.071–29:15.251
auto就是你自己有一套规范是吧
（此句尚無繁中翻譯）
29:15.251–29:16.951
auto你把这些东西你都定好了
（此句尚無繁中翻譯）
29:16.951–29:20.731
auto那你就让让他去按你的方式去做就可以了
（此句尚無繁中翻譯）
29:20.731–29:22.991
auto如果说你没有特定的一个要求
（此句尚無繁中翻譯）
29:22.991–29:24.931
auto你想用他的这个方案的话
（此句尚無繁中翻譯）
29:24.931–29:25.691
auto其实也是可以
（此句尚無繁中翻譯）
29:25.691–29:27.331
auto就我们前面的话
（此句尚無繁中翻譯）
29:27.331–29:29.211
auto只是让他去帮我们分析一下
（此句尚無繁中翻譯）
29:29.211–29:30.911
auto让他去完全去做一个
（此句尚無繁中翻譯）
29:30.911–29:31.891
auto所以说
（此句尚無繁中翻譯）
29:31.891–29:34.471
auto比如说我们可以把这个TS加起来
（此句尚無繁中翻譯）
29:34.471–29:34.711
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
29:34.711–29:38.071
auto你可以把这两个东西组合起来
（此句尚無繁中翻譯）
29:38.071–29:39.611
auto你要开发这么一个
（此句尚無繁中翻譯）
29:39.611–29:42.191
auto然后你的一个目录结构应该是下面这种
（此句尚無繁中翻譯）
29:42.191–29:42.651
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
29:42.651–29:44.531
auto或者说你就直接用它的方案都是可以
（此句尚無繁中翻譯）
29:44.531–29:45.531
auto或者大家
（此句尚無繁中翻譯）
29:45.531–29:47.551
auto你觉得它的结构太复杂了
（此句尚無繁中翻譯）
29:47.551–29:48.391
auto不太合适
（此句尚無繁中翻譯）
29:48.391–29:49.591
auto然后
（此句尚無繁中翻譯）
29:49.591–29:53.971
auto你可以去具体去调整一下
（此句尚無繁中翻譯）
29:53.971–29:54.411
auto是吧
（此句尚無繁中翻譯）
29:54.411–29:56.831
auto那我们可以再发起一个对话
（此句尚無繁中翻譯）
29:56.831–30:01.411
auto你可以让他参考你的目录结构去实现啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:01.411–30:02.271
auto这个都是OK的
（此句尚無繁中翻譯）
30:19.371–30:21.991
auto这个里面大家可以不断的去调整啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:21.991–30:23.271
auto做一些微调处理
（此句尚無繁中翻譯）
30:23.271–30:30.811
auto你看这是他给你的一个建议啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:30.811–30:32.371
auto然后去梳理出来的
（此句尚無繁中翻譯）
30:32.371–30:33.551
auto哎他还善滴滴滴啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:33.551–30:34.411
auto那个就没生效
（此句尚無繁中翻譯）
30:34.411–30:37.191
auto我的滴滴滴这个都去掉了
（此句尚無繁中翻譯）
30:37.191–30:39.791
auto但这个应该是要重启一下
（此句尚無繁中翻譯）
30:39.791–30:42.491
auto来重启一下
（此句尚無繁中翻譯）
30:42.491–30:45.991
auto我这个重启啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:45.991–30:49.271
auto然后重新打开一下
（此句尚無繁中翻譯）
30:49.271–30:54.171
auto他可能没有加载啊
（此句尚無繁中翻譯）
30:54.171–30:55.711
auto当前那个对话可能
（此句尚無繁中翻譯）
30:55.711–30:58.011
auto要要重启一下这个APP
（此句尚無繁中翻譯）
30:58.011–30:58.691
auto可能才可以
（此句尚無繁中翻譯）
30:58.691–31:00.671
auto再试一下
（此句尚無繁中翻譯）
31:00.671–31:06.991
auto看现在应该
（此句尚無繁中翻譯）
影片筆記：2026版AI+Codex零基础全套视频课程，Codex从入门到大神AI编程开发，涵盖安装配置、代码分析、Bug修复及完整项目实战 p13 12、基于 Codex 全流程开发 RAG 智能客服系统
一句話總結
本段影片演示了如何使用 Codex 工具，遵循「先架構設計、後代碼生成」的原則，全流程開發一個基於 RAG（檢索增強生成）技術的智能客服系統，涵蓋了從環境配置、技術棧選擇（Streamlit, LangGraph, Chroma）、需求拆解到最終代碼生成的完整實踐過程。
核心重點
- RAG 系統的核心價值：
- 解決通用大模型缺乏內部行業知識的問題，提高回答的專業性與準確性。
- 相比傳統的微調（Fine-tuning）方案，RAG 無需高昂的微調成本，通過掛載內部知識庫即可實現精準回答。
- 原理類似於學生查閱圖書館書籍後撰寫文章，即先檢索相關知識，再基於檢索結果生成回答。
- 技術架構與組件選擇：
- 前端：使用 Streamlit 快速構建 Python 前端頁面，支持聊天界面、側邊欄及多頁面導航，適合快速演示與內部工具開發。
- 後端邏輯：
- LangChain：負責模型調用、文檔加載、切分及檢索工具封裝。
- LangGraph：專門用於複雜 Agent 開發，基於圖形式工作流管理 Agent 狀態機、數據流轉及工具調用循環。
- 數據存儲：使用 Chroma 作為向量數據庫，存儲向量化後的知識庫內容。
- 模型：默認使用 OpenAI GPT-4o 及 Embedding 模型，但也支持替換為 DeepSeek、Ollama 等本地或雲服務模型。
- Codex 開發最佳實踐：
- 提示詞驅動：以清晰的提示詞梳理需求，而非直接讓 AI 寫代碼。
- 先架構，後代碼：在生成代碼前，先讓 Codex 輸出項目目錄結構、模塊職責及開發順序。
- 任務細化：將大需求拆解為單一任務，讓 AI 逐步執行，避免一次性生成過於複雜的代碼。
- 規範調整：若 Codex 生成的結構過於複雜（如過度使用 DDD），需調整全局規範文件（如
.codex/agents.md）並重新發起對話。
詳細大綱
一、 系統演示與需求分析
- 功能演示：展示簡單的對話頁面，模擬銀行客服場景（查詢餘額、修改密碼）。
- 痛點與解決方案：
- 痛點：通用大模型缺乏公司內部知識，回答不專業。
- 傳統方案局限：預訓練與微調成本過高。
- RAG 方案優勢：無需微調，成本低，回答準確，基於檢索結果生成。
二、 技術架構與核心組件
- RAG 工作流程：
- 文檔上傳與切分（Chunking）。
- 向量化（Embedding）：將文本轉換為向量坐標。
- 存儲：存入向量數據庫。
- 檢索：用戶提問時，進行向量相似度匹配，檢索最相關內容。
- 生成：將檢索內容組裝成提示詞，丟給大模型生成回答。
- 流式輸出（Streaming）：實現打字機效果，提升用戶體驗。
- 技術棧詳細說明：
- Streamlit：Python 生態，快速構建前端，對比 Node.js/React/Vue 更適合快速交付與測試。
- LangGraph：管理 Agent 狀態與流程控制，處理多智能體場景。
- LangChain：處理基礎模型調用與工具封裝。
- Chroma：開源向量數據庫，支持本地與服務器部署。
三、 Codex 開發環境準備
- 安裝與配置：
- 支持命令行、Codex App 或 VS Code 插件。
- 配置 API Key 或通過官方網站跳轉授權。
- 設置環境變量（Mac/Linux 或 Windows 的
SateX命令，疑點見下文）。 - 配置後需重啟終端生效。
- 權限設置：
- Auto Review / Auto Edit：自動授權模式，適合熟悉後快速提效。
- 手動確認模式：適合初學者，保證安全，敏感操作需用戶確認。
- 本演示使用自動授權模式。
四、 基於 Codex 的開發實踐
- 開發原則：提示詞驅動、先架構後代碼、任務細化。
- 具體步驟：
- 環境準備：進入項目目錄，打開終端，配置 Codex 權限。
- 需求與架構設計：
- 提供清晰提示詞，限定技術棧與功能需求（知識庫頁面、上傳 Markdown 自動切分、對話啟用知識庫）。
- 關鍵指令：「請先不要寫代碼，先輸出推薦的項目目錄結構、每個模塊的工程職責、建議的開發順序（從底層到上層）。」
- 調整與優化：
- 檢查 Codex 生成的目錄結構。
- 若結構過於複雜，調整全局規範文件（如移除 DDD 規範），重新發起對話以生成更簡潔的結構。
- 代碼生成：
- 確認架構無誤後，讓 Codex 按照目錄結構與職責逐步生成代碼。
工具 / 模型 / 名詞整理
- Codex：AI 編程輔助工具，支持命令行、App 及 VS Code 插件。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)：檢索增強生成，一種通過掛載外部知識庫來增強大模型回答準確性的技術。
- Streamlit：Python 前端框架，用於快速構建數據應用與聊天界面。
- LangGraph：基於圖的工作流框架，用於開發複雜的 Agent，管理狀態機與數據流轉。
- LangChain：LLM 應用開發框架，負責模型調用、文檔處理及工具封裝。
- Chroma：開源向量數據庫，用於存儲和檢索向量數據。
- OpenAI GPT-4o：影片默認使用的大語言模型。
- OpenAI Embedding：用於將文本轉換為向量坐標的模型。
- DeepSeek / Ollama：影片提及的可選模型，支持本地部署或雲服務。
- 向量數據庫 (Vector Database)：用於存儲向量化後數據的數據庫。
- DDD (Domain-Driven Design)：領域驅動設計，影片中提到若 Codex 過度使用此設計模式，需調整規範。
- API Key：應用程序接口密鑰，用於身份驗證。
- Markdown：一種輕量級標記語言，用於知識庫文檔上傳。
操作流程整理
- 環境配置：
- 安裝 Codex（命令行/App/插件）。
- 配置 API Key。
- 設置環境變量（Windows 使用
SateX，疑點見下文）。 - 重啟終端。
- 設置權限為 Auto Review / Auto Edit。
- 需求分析與架構設計：
- 進入項目目錄。
- 向 Codex 提供清晰提示詞，描述功能需求（知識庫管理、對話功能）及技術棧限制。
- 發送關鍵指令：要求 Codex 先輸出項目目錄結構、模塊職責及開發順序，暫不寫代碼。
- 架構審查與調整：
- 檢查 Codex 生成的目錄結構。
- 若結構過於複雜（如包含不必要的 DDD 規範），修改全局規範文件（
.codex/agents.md）。 - 重新發起對話，讓 Codex 生成更簡潔的結構。
- 代碼生成與實現：
- 確認架構無誤。
- 讓 Codex 按照確定的目錄結構與職責，逐步生成代碼。
- 參考 Codex 建議或提供自定義規範，完成系統開發。
值得注意的限制或風險
- 模型選擇風險：雖然默認使用 OpenAI 模型，但替換為其他模型（如本地部署模型）時，需確保 Embedding 模型與 LLM 的兼容性。
- 架構過度複雜風險：Codex 可能過度使用 DDD 等複雜設計模式，導致項目結構難以維護，需通過調整規範文件進行干預。
- 環境變量設置風險：Windows 環境下設置環境變量的命令在逐字稿中識別為
SateX，若實際命令錯誤將導致配置失敗。 - 權限設置風險：自動授權模式（Auto Edit）雖提高效率，但可能帶來安全風險，需根據用戶熟練度謹慎選擇。
逐字稿辨識疑點
- RUG / Rug：逐字稿中多次口誤為「RUG」，根據上下文應為 RAG。
- Clamour / Clama：逐字稿中向量數據庫名稱口誤為「Clamour」或「Clama」，根據上下文應為 Chroma。
- long graph / long chain / long turn：逐字稿中多次口誤為「long graph」、「long chain」、「long turn」，根據上下文應為 LangGraph 與 LangChain。
- 渲電：逐字稿中提到「模型微调，渲电的这个条件」，疑點為「渲電」，可能為口誤，需查證是否指「渲染」或其他特定術語，或為聽寫錯誤。
- 下量化 / 限量数据库 / 下量数据库：逐字稿中多次口誤為「下量化」、「限量数据库」、「下量数据库」，根據上下文應為 向量化 與 向量數據庫。
- 抄：逐字稿中提到「上下文可能會抄」，疑點為「抄」，可能為口誤，意指「超出」或「超載」。
- SateX：逐字稿中提到 Windows 上設置環境變量的命令為「SateX」，疑點為該命令，實際 Windows 命令通常為
setx。 - Rack System / RockSystem：逐字稿中項目名稱口誤為「Rack System」或「RockSystem」，需查證實際項目名稱，可能為 RAG System。
- dv 驱动：逐字稿中提到「dv 驱动的方式开发」，疑點為「dv」，可能為口誤，意指「DDD」或其他縮寫。
- 路库：逐字稿中提到「路库的一些用力」，疑點為「路库」，可能為口誤，意指「知識庫」或「向量庫」。
- 充用：逐字稿中提到「共用了限量数据库」，疑點為「充用」，可能為口誤，意指「共用」或「調用」。
- 介入：逐字稿中提到「模型的一些介入」，疑點為「介入」，可能為口誤，意指「調用」或「接入」。
- 命理：逐字稿中提到「跑命理修bug」，疑點為「命理」，可能為口誤，意指「命令」。
- 支柔体：逐字稿中提到「AI制整体应用...支柔体」，疑點為「支柔体」，可能為口誤，意指「智能體」。
- Rog：逐字稿中提到「Rog这一块的一个核心技术」，疑點為「Rog」，可能為口誤，意指 RAG。
- 欧拉玛：逐字稿中口誤為「欧拉玛」，根據上下文應為 Ollama。
可延伸追問
- 如何具體配置
.codex/agents.md文件來限制 Codex 使用 DDD 設計模式？ - 在生產環境中，如何監控 RAG 系統的檢索準確率與生成質量？
- 若使用本地部署模型（如 Ollama），如何確保其 Embedding 模型與 OpenAI 模型的向量空間兼容性？
- Streamlit 在處理高併發聊天請求時有哪些性能瓶頸，如何優化？
- LangGraph 狀態機在處理多輪對話歷史時，如何設計狀態節點以避免上下文丟失？
尚未產生學習筆記
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